I am encountering a significant performance regression when performing Post-Training Quantization (PTQ) on a PyTorch nn.Conv2d layer where the groups parameter is greater than 1. Specifically, after ...

量子化（Quantization） は、大規模言語モデル（LLM）やディープラーニングモデルを軽量化する技術の一つです。モデルの計算やメモリ使用量を削減することで、推論を高速化し、ハードウェアリソースを節約できます。本記事では、PyTorchを使ってモデルの ...

Large Language Models (LLMs) evaluate and interpret links between words or tokens in a sequence primarily through the self-attention mechanism. However, this module’s time and memory complexity rises ...

When using int8 quantization, there is a significant performance drop in multi-batch inference compared to single-batch inference. The single-batch performance is good, but the performance doesn't ...

NVIDIAは5月8日～11日（現地時間）の4日間にわたり、同社製品の開発者向けイベント「GPU Technology Conference 2017」（以下、GTC 2017）を、米国カリフォルニア州サンノゼ市にある「San Jose McEnery Convention Center」で開催している。 GPU Technology Conferenceという名称から ...