如图2所示,量化后的W4A4张量通过FP4张量核加速计算,最终结果经缩放因子校正。在NVIDIA H100 GPU上,该方案通过FP8核心模拟FP4,为未来B200等支持原生FP4的硬件预留兼容性。 实验结果:FP4与BF16的正面交锋 训练损失:毫厘之差 在LLaMA系列模型(1.3B/7B/13B)的百亿token训练中,FP4与BF16的损失曲线几乎重叠(图5)。具体...
支持全新FP4/FP6格式 基于Blackwell架构的B200通过一种新的FP4数字格式达到了这个数字,其吞吐量是Hopper H100的FP8格式的两倍。因此,如果我们将B200与H100坚持使用FP8算力来比较,B200仅提供了比H100多2.5倍的理论FP8计算(具有稀疏性),其中很大一部分原因来自于B200拥有两个计算芯片。对于H100和B200都支持的大多数的数字...
张量核心重构:Blackwell架构的B200 GPU采用新型脉动阵列设计,将FP4矩阵乘法单元密度提升至H100的4倍。在混合精度模式下,单芯片实现每秒102.4 TFLOPS(FP4)的峰值算力,较H100的FP8性能提升18.7倍。 内存子系统突破:通过HBM4堆叠内存与3D硅中介层技术,显存带宽达到6.4TB/s,配合新型量化感知缓存策略,实现目标检测任务中ROI对...
他认为英伟达宣传的算力是在 FP4 精度下的,而 Project DIGITS 在 FP16 下的表现可能就和 5070 差不多,甚至接近 Intel Arc B580(售价 250 美元)。这一言论引发了广泛讨论,不少业内人士认为,Project DIGITS 的售价高达两万二,但其性能表现却不如游戏电脑。 然而,事实真是如此吗?事实上,FP4 精度下的算力确实比...
DGX GB200 SuperPod采用新型高效液冷机架规模架构,标准配置可在FP4精度下提供11.5 Exaflops算力和240TB高速内存。 此外还支持增加额外的机架扩展性能。 最终成为包含32000 GPU的分布式超算集群。 老黄直言,“英伟达DGX AI超级计算机,就是AI工业革命的工厂”。
后来Koduri在网友追问下给出了详细解释,表示英伟达宣传的算力是在FP4精度下的,而Project DIGITS在FP16下的表现,可能就和5070差不多,甚至接近Intel Arc B580(售价250美元)。 友商Tiny Corp更是抓住这一点猛地一波输出,直接表示,人们趋之若鹜的的所谓3000美元超算,就是纯纯的诈骗。
结论先行:FP4混训也是Deepseek的下一个杀手锏 Deepseek最大的成就是验证了FP8混训的成功,让AI产业界不再固守FP16,大大降低对算力的需求,这是前无古人后无来者的成功,就像第一个敢吃螃蟹的人一样,虽然现在看很容易,但是有勇气第一个探索并且取得的成功,那就是英雄。
FP4算力高达40PFlops,售价或高达4万美元 随着人工智能的广泛应用,对于高性能、高效率的 GPU 的需求也在日益增长。而英伟达凭借其强大的研发实力,不断推出满足市场需求的新品。 近日,人工智能(AI)芯片龙头厂商英伟达在美国加州圣何塞召开了GTC2024大会,正式发布了面向下一代数据中心和人工智能应用的“核弹”——基于...
实际50系AI性能指..目前生产力AI没有一个是使用fp4的,绝大部分是fp16, 极少数可以用到fp8,除去fp4,则50系真实可用AI算力数值正好对半砍5090 1700 AI TOPS5080 900 AI TOPS5