必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。ビット量子化スキームの仕様を説明します。モデルを使った推論のハードウェアサポートを提供できるように支援することを目的としています。私たちは仕様を提供しており、その仕様に従う場合にのみある程度の動作保証を提供することができます。ビットまで正確な実装を得られないことがあることも理解しています。ほとんどの場合は許容範囲内に収まるかもしれませんが(また、私たちが知り得る範囲で複数のモデルから収集した演算ごとの許容値を含む一連のテストも提供します)、機械学習(また通例ディープラーニング)の特性により、確固たる保証を提供することはできません。ビット量子化は、次の方程式により、浮動小数点値を概算します。補数によって表現されます。補数によって表現されます。特定の演算にはほかの例外があり、それについては以下の方に記載されています。量子化を使用していました。ビット量子化に最適化されたカーネルでこの仕様が使用されます。量子化に対するツールとカーネルを優先します。等しいゼロ点で対称的な量子化を便宜的に表現するためです。累積に追加の最適化を使用しています。つのスケールやゼロ点があることを意味します。つのスケールやゼロ点があるということです。量子化された次元は、スケールとゼロ点が対応するテンソルの形状の次元を指定します。次元で量子化されます。理論的に、カーネル実装の各ドット積に対応する次元である可能性もあるため、パフォーマンスに影響を与えることなく、より高い量子化の粒度を得ることができます。これは、精度を大きく改善させることができます。増え続ける演算で軸単位をサポートしています。サポートされています。範囲内にゼロ点を持つことができます。多くのアクティベーションはもともと非対称であり、ゼロ点は、バイナリビットの精度を効果的に得る上で比較的安価な方法です。一定のゼロ点値を大きく最適化できます。重み値は、動的な入力とアクティベーション値によって乗算されます。することで、このコストを回避できます。似ていますが、スケール値を軸単位にできるという違いがあります。次のように一般化して言えます。