목록인공지능 (1)

송민준의 개발노트

양자화(Quantization)

양자화란?딥러닝 모델에서 숫자 표현을 고정소수점 또는 정수로 변환하여 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 높이는 기술이다. 딥러닝 모델은 일반적으로 32비트 부동소수점(float32)을 사용하여 연산하지만, 양자화를 통해 더 작은 데이터 형식(ex.int8)을 사용하면 효율성을 높일 수 있다.더보기딥러닝에서 실수를 근사하기 위해 가장 보편적으로 사용되는 자료형은 float32(IEEE 754)인데 이는 32비트 공간을 차지하는 부동소수점 방식으로, 32비트의 공간을 할애하되 소수점의 위치를 자유롭게 조절할 수 있도록 한 자료형이다. 부동소수점 방식은 필요에 따라 수의 크기와 정밀도 사이에서 trade-off가 가능하기 때문에 미세한 정보 손실도 최소화하여야 하는 상황에서 특히 강력하다. 그러나 많은 횟수..
인공지능/딥러닝 2024. 9. 10. 00:08
이전 Prev 1 Next 다음