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...
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...
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...
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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