デジタルテクノロジーが急速に進化する中、膨大な情報を効率的に処理するための技術として、量子化が注目されています。量子化とは、高精度の数値群をより低精度の範囲に変換し、その関係性を最大限に維持するプロセスです。この過程ではビット幅が重要で、各ビットが2進数を表示し、組み合わせによって異なる整数を表現することができます。
例えば、8ビット整数では256の数値を表せます。それぞれ符号ありと符号なし整数があり、範囲は若干異なります。この基本を理解することで、浮動小数点などの値が量子化された際の数値空間を、より深く知ることができます。
量子化は単に数値を変換するだけでなく、量子化関数を選ぶことで、どのように分布された値を新しい範囲にマッピングするかという設計が求められます。また、量子化にはさまざまな形態があり、浮動小数点量子化や固定小数点量子化、さらには整数のみの量子化などがあります。このプロセスによって、ニューラルネットワークなどの複雑な計算を、省エネルギーで効率的に処理することが可能になります。量子化の粒度や、非等間隔での量子化なども進んでおり、押さえきれない技術の進化とデジタルのリミットへの挑戦を、この記事で解き明かしていきます。
出典 : https://towardsdatascience.com/quantizing-the-ai-colossi-017e121a27c5
