小夥伴們在使用 ComfyUI 的時候，有沒有遇到過 "fill_empty_deterministic_" not implemented for 'Float8_e4m3fn" 的錯誤？
特別是在使用 Flux 技術(或模型)時？跟 Nivida 顯卡驅動有關嗎？怎麼解決？
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以蟲的經驗來說，第一個是檢查你使用的模型 (通常是 checkpoints 模型)，是不是使用 fp8 (超低精度浮點數模型) 的量化模型，
第二是檢查你的顯示卡，如果你是用是 Nvidia RTX 3060 Ti 的話，那問題就來了，這張消費級的顯示卡是沒辦法跑 fp8 的模型的！
你需要改用 fp16 (半精度浮點數)的模型才能用 RTX 3060 Ti 去跑～也就才不會遇到 fill_empty_deterministic_" not implemented for 'Float8_e4m3fn 問題～
所以在下載模型時，得先了解自己的硬體條件，再來選擇模型～雖然 fp8 模型容量比較小，但顯卡不支援也是沒轍～
※ 延伸閱讀 powered by GPT
→ 為什麼 RTX 3060 不支持 FP8？
◦ FP8 是一種較新的浮點格式，主要由 NVIDIA 在其數據中心級 GPU（如 H100 和部分 A100）中引入，這些 GPU 基於 Hopper 或 Ada Lovelace 架構（專為 AI 訓練和推理優化）。
◦ RTX 3060 使用的是 Ampere 架構（GA106 晶片），而 RTX 4090 使用的是 Ada Lovelace 架構（AD102 晶片）。雖然這些架構支持 FP16 和 BF16（16 位浮點數），但它們的硬件設計並未包含對 FP8 的原生支持。
2. FP8 的硬件需求
◦ FP8 需要特定的 Tensor Core 版本（例如 Hopper 架構中的第四代 Tensor Core）來進行高效計算。Ampere 架構（RTX 3060）使用的是第三代 Tensor Core，僅支持 FP16、BF16 和 INT8，而不包括 FP8。
◦ 即使 RTX 4090 是更新的 Ada Lovelace 架構，它的 Tensor Core 也主要針對 FP16 和 INT8 優化，並未明確支持 FP8（FP8 更多是為企業級 GPU 設計的特性）。
3. 軟件模擬的限制
◦ 理論上，PyTorch 可以通過軟件模擬 FP8 計算（不依賴硬件加速），但這種情況下性能會大幅下降，且 ComfyUI 的某些組件（例如 CLIPLoader）可能假設硬件支持 FP8，從而導致你遇到的錯誤。
4. NVIDIA 官方文檔
◦ 根據 NVIDIA 的規格說明，FP8 支持明確出現在 H100 的技術文檔中，而 RTX 3060 和 4090 的消費級產品線並未提及 FP8 作為支持的格式。
→ 量化模型的量化，是什麼意思？
- 從模型精度上的改變
- **「量化」是名詞**，英文原文是 "quantization"。這裡它是作為「結構性壓縮」的一個例子出現的，與「剪枝」（pruning）並列。
- 句子中的意思是：FP16 和 FP8 只改變了數據的表示方式（從 FP32 到 FP16 或 FP8），但它們本身並不屬於更深層次的壓縮技術，比如「剪枝」（移除模型中的冗餘參數）或「量化」（將參數轉換到更低位數，通常指比 FP16 更極端的壓縮，例如 INT8 或更低）。
### 詞性澄清
- **動詞形式**：如果是「進行量化」，英文會用 "quantize"（例如 "We quantize the model"，我們對模型進行量化）。
- **名詞形式**：這裡是 "quantization"，表示一種技術或過程。
### 「這是一個量化模型」的含義
當別人說「這是一個量化模型」（This is a quantized model），他們通常指的是：
- 這個模型的參數已經經過量化處理，從高精度（比如 FP32）轉換成了低精度（比如 INT8、FP16，甚至 4 位或 2 位）。
- **目的**：可能是為了讓模型更小、更快，或者能在特定的硬件（如手機、邊緣設備）上運行。
- **例子**：
- 一個原始的 FP32 模型大小是 100 MB，量化成 INT8 後可能只剩 25 MB。
- 量化後的模型可能在推理時更快，但生成的結果可能略有不同（視量化方式而定）。
### 常見的量化類型
1. **後訓練量化（Post-Training Quantization, PTQ）**
- 在模型訓練完成後，直接將參數轉換為低精度。
- 簡單，但可能損失一些準確性。
2. **量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）**
- 在訓練過程中模擬低精度效果，讓模型適應量化後的參數。
- 效果更好，但訓練成本更高。
### 總結
- **「量化」在句子中是名詞**，指的是將參數轉換到低精度（如 INT8）的壓縮技術。
- *「量化模型」**是指經過這種處理的模型，通常更小、更快，但可能精度稍低。
- 你聽到的「這是一個量化模型」，多半是指模型被優化過，適配低功耗設備或加速推理。
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