init_flag: truezero3_save_16bit_model: truezero_stage: 3distributed_type: DEEPSPEEDdowncast_bf16...
由于BF16和FP16都是16位格式,因此它们都比32位浮动数(FP32)要节省显存。这意味着使用BF16或FP16可以在显存较小的GPU上训练更大的模型,或者在相同显存的GPU上运行更多的模型。 计算速度 BF16的较大指数范围使得它更适合深度学习中的大范围梯度计算,特别是在训练大规模神经网络时。 许多现代加速器(如Google的TPU...
4BF16、TF32 FP16的指数和尾数限制了其可表示的数据范围，因此谷歌为深度学习引入了BF16格式。BF16与FP16共享相同的16位总长度，但将指数位从5位扩展至8位，小数位数则缩短至7位，从而扩大了整数表示范围。英伟达为满足GPU需求，推出了TF32数据类型，具有8位指数、10位小数(与FP16相同),相较于BF16多出3位小...
如果一切设置正确,RuntimeError: FlashAttention only support fp16 and bf16 data type 错误应该会被解决。如果问题仍然存在,请仔细检查您的代码,确保没有遗漏任何需要转换的数据类型。 附加建议 如果您在转换数据类型时遇到性能问题或精度损失,请考虑使用适当的缩放因子或调整模型的其他部分以补偿这些影响。 查阅...
本篇文章主要对训练LLM以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践,读过后应该会对常用的浮点数FP16,FP32,BF16有一个更好的理解~ 浮点数据类型在IEEE 754-2019(2008)[1]标准中进行了详细的定义,定义了不同精度的浮点数格式,如binary16、binary32和binary64,分别用16位、32位和64位二进制来表示,想要更全方...
例如,对精度要求不高的边缘计算设备可选择INT4或INT8;需要高效训练和推理的场景可考虑FP16或BF16。 评估精度损失:在进行量化前,应充分评估量化对模型精度的影响,并通过实验调整量化参数以最小化精度损失。 考虑硬件支持:不同硬件平台对量化类型的支持程度不同,选择时应考虑目标硬件平台的兼容性和性能表现。 综上所...
BF16 BF16也叫做bfloat16(这是最常叫法),其实叫“BF16”不知道是否准确,全称brain floating point,也是用16位二进制来表示的,是由Google Brain开发的,所以这个brain应该是Google Brain的第二个单词。和上述FP16不一样的地方就是指数位和尾数位不一样,看图: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数 Exponent...
bf16由1个符号位、8个指数位和7个尾数位组成。相比fp16,bf16牺牲了一些尾数用以增加指数位,扩大了表达范围,但是精度降低了。对于精度要求比较高的模型,效果不如fp16。 模型训练的影响: bf16和fp16都可以降低内存使用和数据传输量,有助于提高训练效率。 对于精度要求高的模型,bf16效果好于fp16。 bf16的数据表...
BF16的指数位更多,能够表示更大范围的整数数值。 FP16的指数位较少,数值范围较小,但尾数位的增加使得精度更高。 🔄 混合精度训练 BF16因其较大的数值范围,在计算时不易出现上溢或下溢。 在混合精度训练中,从FP32转换为FP16时容易溢出,因为数值范围受限;而从FP32转换为BF16则相对容易,因为BF16与FP32具有相...
5.3 bf16数据格式则介于nf4和fp16之间,既具有一定的精度和稳定性,又具有一定的存储空间和计算速度优势,因此在一些对数值精度和计算速度要求都较高的应用场景中表现出了优势。 nf4、fp16、bf16等数据格式各自具有一定的特点和优势,需要根据具体的应用场景和需求来选择合适的数据格式。在未来的计算机科学领域中,这些数据...