fp32/fp16/bf16 fp32/fp16 绝大多数硬件都支持,所以可以用混合精度训练提高吞吐;但 bf16/tf32 只有新的硬件才支持,V100/昇腾910等不支持 bf16 具有和 fp32 相同的 range,但精度(也就是两个最小单位之间的间隔)降低 bf16/fp32 进行混合精度训练,可以减少溢出几率 对于大型 transformer,bf16 损失的精度被...
大模型训练中的fp32、fp16和bf16混合精度与训练溢出是研究热点。在深度学习领域，使用fp32进行计算通常会带来更高的精度，但也会消耗更多的资源。相反，使用fp16或bf16可以减少内存占用和计算成本，但也可能导致精度损失。混合精度训练结合了这两种方法的优势。训练时，使用fp16或bf16进行计算以加速训练过...