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原标题：大模型
量化技术原理：FP8
关键字：累加器,精度,模型,权重,表示文章来源：智猩猩AGI
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生成式AI时代最火AI芯片峰会下月来袭！9月6-7日，智猩猩发起主办的2024全球AI芯片峰会将在北京盛大举行。峰会设有开幕式、数据中心AI芯片专场、边缘/端侧AI芯片专场、智算集群技术论坛等7大板块。目前，来自AMD、高通、Habana、壁仞科技、摩尔线程、苹芯科技、亿铸科技、凌川科技、云天励飞、中国移动研究院、北极雄芯等40+企业的嘉宾已确认演讲或讨论。扫码报名或购票～近年来，随着Transformer、MOE架构的提出，使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数，从而导致模型变得越来越大，因此，我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本，并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类：
剪枝（Pruning）
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
量化Quantization）本系列将针对一些常见大模型量化方案（GPTQ、LLM.int8()、SmoothQuant、AWQ等）进行讲述。
大模型量化概述
量化感知训练：
大模型量化感知训练技术原理：LLM-QAT
大模型量化感知微调技术原理：QLoRA
训练后量化：
大模型量化技术原理：GPTQ、LLM.in原文链接：大模型量化技术原理：FP8
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