大模型训练主要是混合训练方式,用到FP8、FP16,甚至一部分FP6和FP4 。芯片若不支持这些精度,便无法进行训练。像H100、英伟达最新发布的Blackwell架构、之前的Hopper架构和Ada架构支持FP8。而且,不仅硬件要支持,主流的推理框架(如TensorRT)、训练框架(如Megatron-LM )也需对FP支持,部分框架对硬件有一定要求。越先进的芯...
按照AMD 的说法,Instinct MI355X 提供了 2.3PF 的 FP16 和 4.6PF 的 FP8 计算性能,相比前代产品的提升幅度约为 77%。此外,新产品还将支持新的数据类型,包括 FP4 和 FP6。 另外,基于下一代 AMD CDNA「Next」架构的 AMD Instinct MI400 系列预计将于 2026 年上市。
(4 petaflops)的五倍精度:支持新的FP6格式,这是一种介于FP4和FP8之间的解决方案;同时,B200的FP16算力是H100的2倍以上三、技术特点双芯片设计:B200整合了两个独立制造的Die,并通过NVLink 5.0技术进行连接高速互连:两个Die之间的高速连接通道NV-HBI达到10TB/s,每个Die有4个24GB的HBM3e stack,合计一个Cuda GPU...
精选 推荐 探索 直播 放映厅 短剧 粉丝2066获赞3.2万
这种方法虽然古老(早期不支持int硬件加速的,也用这个方法w4a16来支持低bit量化推理)但是适应性好,未来比如B卡的fp4和fp6,它也能向前兼容,对国产芯片来讲支持起来无压力。 发布于 2025-03-16 08:39・IP 属地日本 写下你的评论... 6 条评论 ...