当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

int4最新视觉报道_int4和int8(2024年12月全程跟踪)

内容来源：乐园影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

int4

[LG]《Llama Guard 3-1B-INT4: Compact and Efficient Safeguard for Human-AI Conversations》I Fedorov, K Plawiak, L Wu, T Elgamal... [Meta] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

一篇评估大模型量化后准确性的论文。网页链接关键结论：（1）FP8权重和激活量化（W8A8-FP）在所有模型规模下是无损的，（2）INT8权重和激活量化（W8A8-INT）在适当调优的情况下，准确性下降仅为1-3%，（3）INT4仅权重量化（W4A16-INT）与8位整数权重和激活量化相当。W4A16在同步部署和中端GPU的异步部署中提供了最佳的性价比；W8A8格式在高端GPU上进行中型和大型模型的异步“连续批处理”部署中表现优异。

[LG]《"Give Me BF16 or Give Me Death"? Accuracy-Performance Trade-Offs in LLM Quantization》E Kurtic, A Marques, S Pandit, M Kurtz... [Neural Magic] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

【AI前沿：AI内容防护与高效对话新技术】本期节目，带你深入了解AI内容水印技术、Meta最新的Llama Guard 3-1B-INT4模型、创新的缩放校正法、动态词元化技术以及NeuroAI在AI安全中的前景。在线收听：网页链接

【成本骤降30%！Intel至强6性能核成数据中心首选：AI性能达AMD Turin 5.4倍】前不久，Intel正式发布了至强6性能核处理器，凭借其创新的微架构和领先的技术特性，以及显著提升的核心数量、双倍内存带宽，成为了数据中心的理想选择。在运行7亿参数的Llama2 INT4推理任务时，至强6性能核提供了比AMD Turin 128核处理器更高的吞吐量，在文本摘要、聊天机器人和翻译等生成式AI应用中，性能提升分别达到约2.1倍、5.4倍及1.17倍。此外在MLPerf推理v4.1基准测试中，与第五代至强处理器相比，AI性能实现了约1.9倍的几何平均值提升。成本骤降30%！Intel至强6性能核成数据中心首...

#大模型日报# ai前沿动态【Llama Guard 3-1B-INT4：紧凑高效的人机对话安全审核模型】链接：论文概述：Meta开源的Llama Guard 3-1B-INT4模型通过巧妙的模型压缩技术，在显著减小模型尺寸的同时，实现了与甚至优于更大模型的安全审核性能，并成功部署在移动设备上。

近期，浪潮信息正式推出源2.0-M32大模型的革命性4bit与8bit量化版本。该量化版不仅实现了与700亿参数巨擘LLaMA3相当的卓越性能，更是在资源消耗上实现了惊人的飞跃，其中4bit版本仅需23.27GB显存即可流畅运行，每token算力消耗低至1.9 GFLOPs，相较于LLaMA3-70B的160GB显存需求与140GFLOPs算力消耗，展现了其非凡的算力效率与成本效益。源2.0-M32量化版是“源”大模型团队为进一步提高模算效率，降低大模型部署运行的计算资源要求而推出的版本，通过采用领先的量化技术，将原模型精度量化至int4和int8级别，并保持模型性能基本不变。源2.0-M32量化版提高了模型部署加载速度和多线程推理效率，在不同硬件和软件环境中均能高效运行，降低了模型移植和部署门槛，让用户使用更少的计算资源，就能获取源2.0-M32大模型的强大能力。源2.0-M32大模型是浪潮信息“源2.0”系列大模型的最新版本，其创新性地提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术，构建包含32个专家（Expert）的混合专家模型（MoE），模型运行时激活参数为37亿，在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型，大幅提升了模型算力效率。

【「高通与腾讯混元达成合作」】高通在骁龙峰会期间宣布与腾讯混元合作，基于骁龙8至尊版移动平台推动腾讯混元大模型7B和3B版本的终端侧部署。高通表示，通过使用INT4量化技术，端侧推理实现首个token生成时延达到150ms，解码速率达到超过30 tokens/秒。

二代骁龙8 𐟓𑢜褺Œ代骁龙8来了！最近我一直在研究这款新的移动平台，不得不说，它真的非常强大。无论是性能提升还是创新突破，二代骁龙8都带来了不少惊喜。今天就和大家聊聊这款芯片到底有多厉害！性能提升显著𐟚€ 二代骁龙8采用了台积电4纳米工艺，性能提升相当显著。CPU性能提升了35%，GPU性能提升了25%。高帧率和高画质的游戏如《原神》在二代骁龙8上表现尤为突出，帧率能稳定在60帧，即使身处打怪也不会出现卡顿掉线的情况。支持UFS4.0存储，使得应用秒开、游戏飞速加载，体验非常流畅。相比于上一代，这款处理器在游戏中的表现真的很有优势。影像与游戏体验𐟓𘰟Ž𚌤𛣩ꁩ𞙸加入了认知ISP，能够智能优化拍摄内容，对人脸、着装、景色进行独立优化。拍摄时可以直接在取景框里“修图”，方便很多。游戏方面，支持光线追踪效果，运行《原神》最高画质下稳定运行60帧以上，同时带来更加临场感的立体音效，时延仅48毫秒。无论是打游戏还是听音乐，体验都比以前提升了不少。突破与创新𐟔𚌤𛣩ꁩ𞙸支持最新的AI引擎，包含INT4AI和微切片推理，4.35倍的提升使得AI运算性能大幅提升。它具备双蓝牙连接和Wi-Fi7功能，极大提升了联网速度和稳定性。二代骁龙8还提供了独有的AI联网优化功能，支持动态头部追踪和空间音频功能，带来更丰富的多媒体潜力和用户体验。搭载二代骁龙8的手机在各个方面都表现得非常出色。无论是性能、影像还是游戏体验，都能带来极致的享受。而且它的网络连接速度也非常快，支持双卡双通，时刻在线无障碍。 𐟓𑢜褺Œ代骁龙8真的非常强大！如果你也在考虑换手机，不妨看看搭载二代骁龙8的手机吧！有任何问题或者体验，欢迎在评论区和我互动哦！𐟑‹

骁龙峰会上的旗舰：骁龙8至尊版骁龙峰会：揭开科技新篇章在备受期待的2024骁龙峰会上，高通公司正式推出了一款令人瞩目的创新产品——骁龙8至尊版芯片1。这次峰会不仅是技术交流的平台，也是展示高通最新科技成果的舞台。骁龙8至尊版：AI驱动的未来骁龙8至尊版的推出，标志着高通在移动处理器领域的又一重大突破。其核心优势在于全新的Hexagon NPU（神经处理单元），这一创新设计开启了终端侧生成式AI的新时代。 Hexagon NPU：智能大脑的力量 Hexagon NPU是骁龙8至尊版的灵魂，它融合了标量、向量和张量等AI加速器架构，支持多种精度，包括INT4、INT8、INT16和FP16。这使得它不仅能够利用大型语言模型(LLMs)和大型动作模型(LAMs)，还能支持全球最大的生成AI生态系统。性能飞跃：AI与传统处理的完美融合骁龙8至尊版的Hexagon NPU性能惊人，最高可达到前代的12倍。同时，Oryon和Adreno的性能也提升至前代的3倍。Hexagon NPU的能力不仅在于处理更长的令牌输入，还在于它能够消耗更多数据，从而在处理查询时展现出更专业的性能。 Sensing Hub：感知未来骁龙8至尊版还集成了支持始终感知的摄像头、麦克风和其他传感器输入的Sensing Hub，这使得Hexagon能够对不同类型的信息做出反应。这意味着骁龙8至尊版可以在设备上处理更多请求，大幅提升了设备的交互体验。总结：迈向更清晰的未来高通的AI Engine在骁龙8至尊版上展现了惊人的进步，AI性能提升45%，单位功耗性能提升45%。此外，它还支持端侧多模式AI，进一步拓展了其应用范围。骁龙8至尊版的推出，不仅标志着高通在AI领域的技术突破，也为整个移动设备行业带来了新的发展机遇。「骁龙峰会」「骁龙8至尊版」@骁龙

专栏内容推荐

2005 x 775 · png
Int4
素材来自:bulldogjob.pl

900 x 900 · jpeg
Int4 - YouTube
素材来自:youtube.com
769 x 960 · jpeg
PLC Hardware: Allen-Bradley 1746-INT4 Isolated Thermocouple/Millivolt Input
素材来自:plchardware.com

1536 x 1029 · png
Int4 Suite - INT4
素材来自:int4.com
500 x 500 · jpeg
Allen Bradley 1746-INT4 IO Digital Input Module/ Module đầu vào SLC 500 ...
素材来自:tek-ac.com

1024 x 503 · png
INT4 Longevity
素材来自:london-electronics.com

1992 x 1494 · jpeg
ALLEN BRADLEY 1746-INT4 SER. B F/W 1.10 NSMP | eBay
素材来自:ebay.com
1920 x 1571 · jpeg
~BRAND NEW~ Allen Bradley 1746-INT4 /B SLC 500 Isolated Thermocouple/mV ...
素材来自:theplcdepot.com

2049 x 1025 · jpeg
Int4 Precision for AI Inference | NVIDIA Technical Blog
素材来自:developer.nvidia.com

1200 x 648 · png
THUDM/chatglm-6b-int4 · Hugging Face
素材来自:huggingface.co

1024 x 668 · jpeg
INT4.4 - Construction Plus Asia
素材来自:constructionplusasia.com
1000 x 814 · jpeg
一种基于Tensorcore处理int4数据类型的方法、系统、设备及介质【掌桥专利】
素材来自:zhuanli.zhangqiaokeyan.com

2062 x 1071 · png
Deployment architecture (2022)
素材来自:kuaforasistani.com

1200 x 961 · jpeg
int4 | NEPS official Site
素材来自:neps.jp
2560 x 1537 · jpeg
Comparison of Previous Generation of Nvidia GPU A30 vs T4 - AEWIN
素材来自:aewin.com

474 x 266 · jpeg
SAP partner Int4 helps customers migrate from SAP Process Orchestration ...
素材来自:sap.com

745 x 575 · png
Int4 Precision for AI Inference | NVIDIA Technical Blog
素材来自:developer.nvidia.com
200 x 200 · png
INT4和INT8_int4和int8区别-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1280 x 664 · jpeg
PLC Hardware: Allen-Bradley 1746-INT4 Isolated Thermocouple/Millivolt Input
素材来自:plchardware.com

2560 x 1706 · jpeg
~BRAND NEW~ Allen Bradley 1746-INT4 /B SLC 500 Isolated Thermocouple/mV ...
素材来自:theplcdepot.com
1200 x 648 · png
README.md · innev/ChatGLM-6B-INT4 at main
素材来自:huggingface.co

800 x 500 · jpeg
int4 | Pulse
素材来自:pulse.lk
1280 x 720 · jpeg
int4 - YouTube
素材来自:youtube.com

322 x 360 · png
1746-INT4 | In Stock! | Buy Online | Allen Bradley - PLC SLC 500 ...
素材来自:automationstop.com
1200 x 648 · png
josStorer/ChatGLM-6B-Int4-API-OpenAI-Compatible at main
素材来自:huggingface.co

570 x 404 · png
Internet Protocol Suite : Architecture, Types, and Its Advantages (2022)
素材来自:fipise.com
1026 x 203 · png
int（4）、int（8）、int（11）分别占用几个字节？_int(8)-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 450 · jpeg
1746-INT4 Allen-Bradley (Isolated Thermocouple Input Module) | ArtisanTG™
素材来自:artisantg.com
729 x 960 · jpeg
Allen Bradley 1746-INT4 /B SLC 500 Isolated Thermocouple/Millivolt ...
素材来自:ebay.com

1024 x 768 · jpeg
int4 - PakWheels Blog
素材来自:pakwheels.com
1280 x 720 · jpeg
Int4 1 - YouTube
素材来自:youtube.com

1680 x 1050 · jpeg
langchain+ChatGLM：知识库问答云端部署教程
素材来自:xbeibeix.com
680 x 509 · jpeg
int4 | Iforium
素材来自:iforium.com

1000 x 784 · gif
ILT4在肿瘤诊治中的应用的制作方法
素材来自:xjishu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)