混合精度训练是一种常用的训练加速技术,本文对此做简要介绍。 一、浮点数类型 为了充分理解混合精度的原理,首先对几种常用的浮点数类型进行介绍。 它们的格式由三部分组成:符号位(sign)、指数位(exponent)、尾数位(fraction)。指数位决定了浮点数的表示范围(range),尾数位决定了浮点数的精度(precision)。 FP32(singl...
\quad训练方式:混合精度训练是指使用FP16存储权重、激活值和计算梯度,也就是在没有和优化器交互前,模型的前向传播和反向求导梯度的过程中都是使用FP16计算,同时维护一个FP32权重备份,在做梯度更新的时候,需要使用FP32更新,以达到FP32的精度,即weight_{32}=weight_{32}+\eta \times gradient_{16}。在每个迭代...
在训练的开始阶段,LossScaleOptimizer 可能会跳过前几个步骤。先使用非常大的损失标度,以便快速确定最佳值。经过几个步骤后,损失标度将稳定下来,这时跳过的步骤将会很少。这一过程是自动执行的,不会影响训练质量。 GPU 上使用混合精度时的一些性能提示: 1.16位比32位数据内存少用一半 所以可以加大batch 2.gpu中有个...
所以深度学习框架使用自动混合精度(AMP),它通过一个预先定义的FP16训练安全操作列表。AMP只转换模型中被认为安全的部分,同时将需要更高精度的操作保留在FP32中。另外在混合精度训练中模型中通过给一些接近于零梯度(低于FP16的最小范围)的损失乘以一定数值来获得更大的梯度,然后在应用优化器更新模型权重时将按比例向下...
2022 年的当下,混合精度 (Automatically Mixed Precision, AMP) 训练已经成为了炼丹师的标配工具,仅仅只需几行代码,就能让显存占用减半,训练速度加倍。 AMP 技术是由百度和 NIVDIA 团队在 2017 年提出的 (Mixed Precision Training [1]),该成果发表在 ICLR 上。PyTorch 1.6...
Mixed-Precision Training是指在深度学习AI模型训练过程中不同的层Layer采用不同的数据精度进行训练, 最终使得训练过程中的资源消耗(GPU显存,GPU 算力)降低, 同时保证训练可收敛,模型精度与高精度FP32的结果接近。 CNN ResNet 混合精度训练 导入torch.cuda.amp package ...
4、混合精度训练策略(Automatic Mixed Precision,AMP) 混合精度训练有很多有意思的地方,不仅仅是在深度学习,另外在HPC的迭代计算场景下,从迭代的开始、迭代中期和迭代后期,都可以使用不同的混合精度策略来提升训练性能的同时保证计算的精度。以动态的混合精度达到计算和内存的最高效率比...
1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出,该论文对混合精度训练进行了详细的阐述,并对其实现进行了讲解,有兴趣的同学可以看看这篇论文。 1.1半精度与单精度 半精度(也被称为FP16)对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用,使得我们可以训练部署更大的网络,并且FP16在数据...
浅谈混合精度训练imagenet 零、序 本文没有任何的原理和解读,只有一些实验的结论,对于想使用混合精度训练的同学可以直接参考结论白嫖,或者直接拿github上的代码(文末放送)。 一、引言 以前做项目的时候出现过一个问题,使用FP16训练的时候,只要BatchSize增加(LR也对应增加)的时候训练,一段时间后就会出现loss异常,同时...