DEF.: Quantisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Prozess, bei dem die Genauigkeit der Modelle reduziert wird, indem die Anzahl der Bits, die zur Darstellung der Zahlen verwendet werden, verringert wird. Ziel ist es, das Modell effizienter zu machen, indem Speicherplatz gespart und die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht wird, ohne dabei die Leistungsfähigkeit des Modells signifikant zu beeinträchtigen.
Beispiel: Ein KI-Modell verwendet ursprünglich 32-Bit Fließkommazahlen für seine Gewichte. Durch Quantisierung werden diese Gewichte in 8-Bit Ganzzahlen umgewandelt. Das resultierende Modell benötigt weniger Speicherplatz und kann schneller auf Hardware ausgeführt werden, die mit niedrigerer Präzision effizienter ist.
Vorteile:
- Speicherersparnis: Die Reduzierung der Bit-Anzahl pro Zahl führt zu einem kleineren Modell, das weniger Speicherplatz benötigt.
- Geschwindigkeitssteigerung: Modelle können schneller ausgeführt werden, da Operationen mit niedrigerer Präzision oft weniger Rechenzeit benötigen.
- Energieeffizienz: Ein quantisiertes Modell kann besonders auf mobilen Geräten oder IoT-Geräten zu einer längeren Akkulaufzeit führen, da weniger Rechenleistung und damit Energie benötigt wird.
- Verbesserte Einsatzmöglichkeiten: Durch die Reduzierung der Modellgröße und die Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit können KI-Modelle auf Geräten mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden.
Zusammenfassung: Quantisierung in KI ist ein effizientes Verfahren, um Modelle speicher- und rechenleistungseffizienter zu gestalten. Durch die Verringerung der Bit-Anzahl für die Darstellung von Zahlen können Modelle auf weniger leistungsstarken Geräten schneller und energiesparender betrieben werden, was neue Anwendungsfälle und eine breitere Verfügbarkeit von KI-Technologien ermöglicht.