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...
BF16,Brain Float 16,由Google Brain提出,也是为了机器学习而设计。由1个符号位,8位指数位(和FP32一致)和7位小数位(低于FP16)组成。所以精度低于FP16,但是表示范围和FP32一致,和FP32之间很容易转换。 在NVIDIA GPU 上,只有 Ampere 架构以及之后的GPU 才支持。 python中查看是否支持: import transformers transfo...
在内核中，作者先用FP16将FP4的A和B矩阵读入共享内存并做相应变换，然后用FP4完成分块矩阵乘法，最后再用FP16对中间结果进行归约，得到FP16格式的输出矩阵。首先需要确定量化的数据格式，该框架采用了E2M1的FP4格式，即用2位来表示指数，1位表示尾数，外加1位符号位，总共4位。选择这个格式是为了契合当前主流ML...
4 位浮点数 (fp4):fp4 是一种比 fp16 更低精度的浮点量化格式,它兼具了浮点表示的一些特性和低精度带来的优势。与 int4 相比,fp4 仍属于浮点型表示,相邻两个数之间的间隔不统一,接近0的地方量化间隔较小,而远离0的地方量化间隔较大,因此属于非均匀量化,在表示一些数值范围较大或精度要求较高的参数时,具有更...
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。
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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。
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。
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。