首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗？（二）
3.3、用于Softmax量化的Log Int Softmax多头自注意力（MSA）是基于Transformer的架构中最重要的组件之一，但由于Token数量的二次复杂性，即图像分辨率除以Patch size，它被认为是资源最密集的组件。随着模型性能被证明受益于更高的分辨率和更小的Patch size，当分辨率增加和Patch size减小时，注意力图的存储和计算成为瓶颈，直接影响推理的吞吐量和....
首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT | AI大模型落地加速还会远吗？（一）
模型量化显著降低了模型推理的复杂性，并已被广泛用于现实应用的部署。然而，大多数现有的量化方法主要是在卷积神经网络（CNNs）上开发的，当应用于全量化的Vision Transformer时，会出现严重的退化。在这项工作中证明了这些困难中的许多是由于LayerNorm输入中的严重通道间变化而出现的，并且提出了Power-of-Two Factor（PTF），这是一种减少全量化Vision Tran....
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