基于 Tensor Core 的 CNN INT8 定点训练加速.pdf

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1、李英晗赵康顾震宇张迎亚潘攀基于 Tensor Core 的 CNN INT8 定点训练加速 Contents 1. 2. 3. 4. 工作背景与目的 CNN INT8 训练量化与反量化 Tensor Core INT8 Implicit GEMM 卷积实现方法实验结果工作背景与目的 01 工作背景与目的 INT8 训练有助于解决浮点训练的某些模型在INT8推理中的精度下降考虑数据隐私，有些训练要在用户侧的推理机上进行 Turing GPU INT8 Tensor Core 算力是 FP16 的两倍下一代训练用 GPU(A100) Tensor Core 支持 INT8 Tes

2、la V100 PCIeTesla T4Tesla A100 FP16 Tensor Core 112 TFlops65 TFlops312 TFlops INT8 Tensor Core N/A130 Tops624 Tops CNN INT8 训练量化与反量化 02 CNN INT8 训练量化与反量化 -127127 -|max|max| 0 INT8 量化训练 -1270127 -|max * scale|max * scale| INT8 量化推理 FP16_to_INT8Conv_INT8INT32_to_FP16BN_FP16Relu_FP16 03 CNN INT8 训练量化与反

3、量化 Tensor Core INT8 Implicit GEMM 卷积实现方法 04 Tensor Core INT8 Implicit GEMM 卷积实现方法 not aligned! 卷积转矩阵乘法 (Forward) R S H W C C K K C*R*S P*Q C*R*S P*Q K Filter Feature Map R*S*C N*P*Q K R*S*C K N*P*Q Filter (NHWC) matrixB col-major Feature Map (NHWC) matrixA row-major img2col 16B/8B packed access 05 Tensor Core INT8 Implicit GEMM 卷积实现方法 INT8 NCHW to NHWC int32_t s8_44; / 4x4 int8 asm (.reg .u32 r_a,

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