介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
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最近，乌克兰意外地成为了人工智能公司的金矿。全球科技巨头纷纷涌向乌克兰，寻求获取无价的战场数据，这些数据有望彻底改变人工智能和机器学习的发展。乌克兰以其饱受战争摧残的地貌而闻名，已经成为寻求利用这些难以获取的数据开发未来国防技术的尖端公司的热点地区。随着争夺人工智能在战争中的至高无上地位的竞争加剧，让我们深入探讨像Draganfly和Palantir这样的公司如何利用乌克兰独特的资源，并对现代战争的未来产生了什么影响。 另请阅读：前谷歌CEO将为美国军方提供人工智能和虚拟现实技术支持 乌克兰在人工智能和数据方面的日益重要性 乌克兰最初对科技公司持开放态度，现在认识到了其战场数据的重要性。由于人工智能系统严重依赖高质量的训练数据，乌克兰战争产生的信息变得极其珍贵。为了从这些宝贵的数据中获益，本地和全球公司都在关注其提升人工智能技术的潜力。 Draganfly进军乌克兰数据金矿 领先的无人机公司Draganfly一直在人工智能驱动创新的前沿。它进军乌克兰是为了利用该地持续冲突所产生的数据。通过为该国提供用于军事任务的改装无人机，Draganfly获得了无价的数据洞察，这对于开发先进的人工智能系统至关重要。 另请阅读：人工智能在无人机中的力量 Palantir在乌克兰的战略存在 Palantir是一家知名的数据分析公司，它加入了乌克兰的科技巨头行列。在基辅设立办事处，Palantir旨在利用乌克兰的战场数据潜力来增强其服务。这种独特数据的吸引力为Palantir提供了提升其人工智能能力并巩固其在国防领域地位的机会。 另请阅读：Palantir推出军事决策人工智能平台 人工智能在未来战争中的关键作用 从美国国防部为人工智能项目分配大量资金可以看出，全球对人工智能在未来战争中关键作用的认识日益增强。人工智能将赋予决策支持系统以力量，并创建一个跨各个领域无缝信息流的网络化军队。为了实现这一目标，高质量的数据是必不可少的，而乌克兰的冲突则成为了一个理想的测试场地。 另请阅读：改变战场：人工智能驱动军事战术 利用现实场景进行人工智能训练 使用乌克兰的战场数据的一个关键优势是它提供了真实的场景。公司可以在有争议的环境中测试和训练他们的人工智能系统，从而获得对其局限性和能力的宝贵洞察。这些数据比受控环境中的数据更有价值，因为它有助于改进下一代人工智能技术。 另请阅读：由人工智能控制的美国军用无人机的惊人决策：“杀死”操作员 乌克兰：全球科技巨头的试验场 乌克兰已成为各种科技公司的试验场，吸引了Clearview、AeroDrone等公司的兴趣。这个战区为分析部队管理和开发智能自动解决方案提供了独特的机会。在任务中收集的大量数据为将无人机用于各个行业和冲突提供了关键的信息。 另请阅读：Red Cat和Athena AI利用夜视技术制造智能军用无人机 美国与中国：人工智能至高无上之战 随着美国和中国在人工智能至高无上之战中的竞争，五角大楼缓慢的采购流程对于保持技术优势构成了挑战。中国在人工智能和数据方面的大量投资使美国处于不利地位。五角大楼在人工智能采用和数据管理方面的努力对于在人工智能竞赛中保持领先地位至关重要。 另请阅读：人工智能军备竞赛：美国与中国之间的致命竞争 我们的观点…
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