研究者提出INT8全整数神经网络训练算法
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研究者提出INT8全整数神经网络训练算法
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AI 综述
研究者提出一种全整数训练算法，权重、梯度、激活全部以 INT8 存储，前向、反向、权重更新与优化器更新均用整数运算完成。据该研究，训练内存约为 FP32 基线的 1/4。 该算法由 Hazem Hesham Yousef Shalby 等人提出，论文发布在 arXiv cs.AI，声称可扩展到现代深度神经网络。
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最新进展10月15日 12:00
全整数训练深度神经网络：所有张量以 INT8 存储，训练内存降至 FP32 的约 1/4报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.AI全整数训练深度神经网络：所有张量以 INT8 存储，训练内存降至 FP32 的约 1/4
研究者提出一种全整数训练算法，权重、梯度、激活全部以 INT8 存储，前向、反向、权重更新与优化器更新均用整数运算完成，训练内存约为 FP32 基线的 1/4。
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