万字长文，大模型神经网络量化，推倒万亿参数大模型内存墙！

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以下 文 章来源于微信公众号： 新智元 作者： 新智元 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sVtb3FYtKsbG1GHbFgIvWg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 随着大模型技术的兴起，我们正处于一个崭新的智能时代的黎明。 为了应对万亿参数大模型内存墙，使用量化技术是必不可少的。本文以万字长文方式，从第一性原理解释神经网络量化过程，值得点赞收藏！ 从32位，到16位，再到8位，量化在加速神经⽹络⽅⾯发挥了巨⼤作⽤。 放眼一看，世界把所有的⽬光都聚焦在数字格式上。因为在过去的⼗年中，AI硬件效率的提⾼有很⼤⼀部分要归功于数字格式。 较低精度的数字格式，帮助推倒了数十亿参数模型的内存墙。 英伟达声称，过去10年，单芯⽚TOPS提升了足足1000倍，英伟达自身就加起来达16倍。相⽐之下，从28nm到5nm，⼯艺技术的改进仅为 ………………………………