LLM.int8(): 8-bit Matrix Multiplication for Transformers at Scale
2022年的论文，提出把XW过程里能量化的量化掉，不能量化的原样计算。
在这里插入图片描述
从图里也能看出来它怎么搞的。

  1. 按张量并行的方式彻底拆分X和W。
  2. 看X每一列是否足够大，够大，它就不能量化掉，因为它对结果影响很大。其余的就是量化的对象。
  3. X和W被分成两组，分别计算，最后相加，和张量并行一样。

缺点：
算子拆分了，一个矩阵乘法搞出两个，是省显存了，速度下来了。而且你8bit也和4bit差一半呢。

# 人工智能
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huggingface/transformers: 是一个基于 Python 的自然语言处理库，它使用了 PostgreSQL 数据库存储数据。适合用于自然语言处理任务的开发和实现，特别是对于需要使用 Python 和 PostgreSQL 数据库的场景。特点是自然语言处理库、Python、PostgreSQL 数据库。
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