플로팅 포인트를 인티저 연산으로 바꾸는 방법은 무엇이 있을까요?
안녕하세요. GPU나 CPU npu 연산 중에 플로팅 포인트를 인티저연산으로 바꾸는 것이 있는데요. 이 연산은 어떠한 방식으로 바꾸는 것인지 알고 싶습니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
플로팅 포인트를 인티저 연산으로 바꾸는 과정은 양자화라고 부르며, 실수 값을 정수로 근사하는 기술입니다.
이때 스케일 팩터와 제로 포인트를 활용해 선형 변환을 하며, 이를 통해 연산 속도와 에너지 효율이 향상됩니다.
약간의 정확도 손실이 발생할 수 있으니, 용도에 맞게 적절히 활용하는 게 중요하답니다.
안녕하세요. 전찬일 전문가입니다.
플로팅 포인트 연산을 인티저 연산으로 바꾸는 방법은 주로 숫자를 정수로 변환해서 계산하는 것 입니다. 보통 소숫점 아래 숫자를 없애거나, 일정한 배율을 곱해서 소수점을 정수로 바꾼 뒤 계산하는 방식입니다. 이렇게 하면 계산이 더 빠르고 전력도 적게 쓰지만 , 소수점 아래 정확도는 조금 떨어질 수 있습니다. 그래서 인공지능 칩이나 GPU에서는 이 방법을 써서 빠르게 연산하면서도 필요한 정도의 정확도를 유지하려고 합니다안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
바꾸는 방법을 양자화 라고 합니다.
이는 부동소수점으로 표현된 값을 8비트 정수등으로 낮은 비트 정수로 변환하는 것입니다.
예를 들자면 -1.0~1.0 사이의 값을 -128~127 사이의 8비트로 선형 맵핑하게 됩니다.
이는 데이터 크기가 줄어들어 메모리 사용이 감소하고 연산이 더 빨라 전력 소모가 적기 때문에 사용됩니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
GPU, CPU, NPU 에서 프롤팅 포인트 연산을 인티저 연산으로 바꾸는 과정은 양자화라 불리며 실수를 정수로 근사하여 계산 효율과 속도를 높이는 기법입니다 일반적으로 스케일 팩터와 제로 포인트를 사용하여 실수 범위를 정수 범위로 선형변환하며 연산 속도는 빨라지지만 약간의 정확도 손실이 발생 할 수 있습니다 이 방식은 NPU 같은 저전력 인공지능 연산장치에서 성능 최적화와 에너지 절감을 위해 널리 사용됩니다