Как выбирать формат квантизации под inference на CPU vs GPU?

Выбор формата квантизации для inference на CPU и GPU зависит от архитектуры и особенностей аппаратного обеспечения:

• CPU: Обычно CPU лучше работает с 8-битной целочисленной (INT8) квантизацией, так как многие современные процессоры поддерживают инструкции SIMD (например, AVX2, AVX-512) для эффективной работы с INT8. INT8 квантизация снижает объем памяти и ускоряет вычисления без значительной потери точности.

• GPU: На GPU часто используют 16-битные форматы с плавающей точкой (FP16) или смешанную точность (mixed precision), так как современные GPU (например, NVIDIA с Tensor Cores) оптимизированы под FP16 и могут выполнять операции с плавающей точкой быстрее и точнее, чем с целочисленными форматами. INT8 квантизация на GPU тоже возможна, но требует поддержки со стороны драйверов и библиотек.

Итог:

• Для CPU предпочтительна INT8 квантизация.
• Для GPU — FP16 или смешанная точность, если поддерживается.

Выбор также зависит от компромисса между точностью модели и производительностью, а также от поддержки конкретного оборудования и фреймворков.