LLM.int8（）：大规模Transformers的8位矩阵乘法（2022年）
在AI领域的发展中，深度学习已经成为一种快速发展的技术。然而，大规模深度神经网络（DNN）的运算速度仍然是一个挑战。这是因为深度卷积神经网络（CNN）和Transformer等深度学习模型需要大量的矩阵乘法运算，而这些运算会耗费大量的时间和资源。
近期，一种新的技术被提出，名为LLM.int8（）。这种技术可以将大规模矩阵乘法用8位整数进行近似，从而大幅度提高了矩阵乘法的速度。这种技术在大规模深度神经网络中可以发挥重要的作用，尤其是在Transformer中。
LLM.int8（）技术是由Google Brain的研究人员提出的，根据他们的研究，使用8位矩阵乘法可以在不损失大量准确性的情况下提高近40%的运算速度。由于使用8位矩阵乘法而非32位浮点数的运算，可以节省大量的内存和计算资源，从而使得大规模深度神经网络的性能得到提升。
在实现LLM.int8（）技术的过程中，研究人员使用了多项技术，包括量化、重定量化和分组卷积等。这些技术使得LLM.int8（）技术能够应用于复杂的深度神经网络中，从而充分发挥其优越性能。
总体来说，LLM.int8（）技术为大规模深度神经网络的运算速度提供了新的解决方案。将来，我们有理由相信，这种新的技术将会得到更广泛的应用，不断提高我们的计算能力，推动AI技术向更高层次发展。
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