而且网络用 FP4 精度的占比越大，Blackwell 的训练性能就越能接近英伟达宣称的 5 倍提升的惊人数字，且已有研究表明网络可以使用 FP4 精度进行训练而不会有显著的精度损失。Blackwell上文生图模型在FP16和FP4精度下推理的对比Blackwell 适配 FP4 精度有着至关重要的意义和价值。首先，在性能提升方面表现卓越，相较于...
简单总结,本文最大的亮点在于使用了fp4的量化精度,给出了搜索fp4类型的方法,并提出了一种能够在不增加太多计算量的情况下的per-channel的activation量化方法。目前看低精度推理(4bit)肯定是未来趋势,而fp4较int4更加灵活,让我们看看英伟达下一代产品会不会支持fp4吧。 6 代码 根据作者发布的代码,下拉来就能跑,我...
浮点数精度:双精度(FP64)、单精度(FP32、TF32)、半精度(FP16、BF16)、8位精度(FP8)、4位精度(FP4、NF4) 量化精度:INT8、INT4 (也有INT3/INT5/INT6的) 另外,实际使用场景中,还有多精度和混合精度的概念 什么是精度 假设你每秒钟赚到的钱是1块钱,那一个月的收入是1*60*60*24*30=216000,如果每秒...
英伟达:DeepSeek 针对 Blackwell 架构进行了优化,包括具有最先进生产精度的 FP4 性能,在 MMLU 通用智能基准测试中获得了 99.8% 的 FP8 分数。与四周前的NVIDIAH100 相比,每 token 成本降低 20 倍,收入增加 25 倍。
总体而言，本文的亮点在于引入了4位浮点量化技术，结合了高效搜索方法和优化策略，为LLM的低精度推理提供了新的解决方案。低精度推理（4bit）已成为未来趋势，而FP4相较于INT4的灵活性，为模型部署带来了更多可能性。作者的贡献为低精度模型的优化和高效实现提供了新的视角，值得进一步研究和应用。
这一优化方案是由TensorRT DeepSeek优化驱动的,包括FP4性能和最先进的生产精度,在MMLU通用智能基准测试中获得了99.8%的FP8分数。现在,FP4优化的DeepSeek检查点已经在@huggingface上提供。 在王浩翔最近的推特中,分享了NVIDIAAIDev推特账号发布的消息,介绍了针对Blackwell的DeepSeek-R1优化。这一进展值得关注,因为它承诺将...
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...
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老黄玩欺诈,5090对比4090AI性能提升也许不到30% AI计算中常用的FP32 FP16 BF16 Int8 fp8精度算力老黄只字不提,老黄说的5090三倍提升只针对Fp4,5070实际AI表现可能只有4090的一半#5070 #4 - Aiwood爱屋研究室于20250109发布在抖音,已经收获了1.5万个喜欢,来抖音,记录美
AMSL正式宣布,芯片精度达到极限,变化太突然 ASML正式宣布 众所周知,在光刻机领域,荷兰阿斯麦尔(ASML)堪称翘楚,目前,阿斯麦尔已经研制出EUV光刻机,也是世界上最先进的光刻设备。 其实,中国在全球光刻机领域也具有一席之地,虽然制造出来的芯片精度远不及阿斯麦尔,但在国际上已经是名利前茅了,这就是上海微电子,当然...