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Quantization

La quantification est un processus par lequel une entrée issue d'un ensemble continu ou autrement grand d'éléments (comme les nombres réels) est contrainte à un ensemble discret (comme les entiers). En d'autres termes, c'est une méthode qui réduit le nombre de valeurs possibles que peut prendre une information, le transformant en une valeur plus simple ou plus discrète.

Pourquoi est-ce important ?

La quantification est particulièrement importante en informatique et en traitement du signal, y compris en intelligence artificielle. Elle permet de réduire l'espace mémoire nécessaire pour stocker une valeur, ce qui peut rendre les calculs plus rapides et moins coûteux en ressources. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, la quantification est souvent utilisée pour réduire la taille des modèles et accélérer les inférences, tout en conservant des performances acceptables. C'est un outil précieux pour déployer des modèles d'apprentissage profond sur des appareils à ressources limitées, comme les smartphones ou les appareils IoT.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, la quantification est largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle, en particulier pour le déploiement de modèles d'apprentissage profond. Des bibliothèques comme TensorFlow et PyTorch proposent des outils pour quantifier les modèles, rendant cette technique plus accessible. La quantification est également essentielle pour le développement de systèmes embarqués, où les ressources de calcul et de mémoire sont limitées. De plus, la quantification mixte précision, qui utilise des niveaux de précision différents pour différents éléments d'un modèle, devient de plus en plus populaire comme un moyen d'équilibrer performance et efficacité.

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