英伟达的Blackwell架构B200 GPU，在FP4精度下实现了40 PetaFLOPS的算力，较前代提升5倍。AMD的MI350X同样不甘示弱，通过支持FP4和FP6，其推理性能较前代提升35倍，FP8算力突破4.6 PetaFLOPS。 低精度计算并非简单的数字游戏，而是算力密度的质变！FP4仅需4位数据位宽，却能通过稀疏矩阵优化与混合精度技术，将模型训...
FP8 精度下的自动缩放。FP4 采用的相同方法。目前，除去个别的运算（例如批归一化中的 Softmax 等）需要使用 FP32，许多层已经可以完全用 FP4 精度替代。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...
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。越先进的芯片,对于后续更低精度训练、降低通信量及提升计算效率等越有优势,所以未来...
FP8格式有两种变体,E4M3(4位指数和3位尾数)和E5M2(5位指数和2位尾数) 符号位、指数位、小数位的位数如下表所示: [特殊精度] TF32,Tensor Float 32,英伟达针对机器学习设计的一种特殊的数值类型,用于替代FP32。首次在A100 GPU中支持。 由1个符号位,8位指数位(对齐FP32)和10位小数位(对齐FP16)组成,实际...
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...
除了支持FP4,Blackwell还将支持一种新的FP6格式,这是一种介于FP4缺乏必要精度但也不需要FP8的情况下的解决方案。 无论结果的精度如何,NVIDIA都将此类用例归类为“专家混合”(MoE)模型。 最强AI芯片GB200 NVIDIA还推出了GB200超级芯片,它基于两个B200 GPU,外加一个Grace CPU,也就是说,GB200超级芯片的理论算力将...
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,相较于上一代 H100 GPU 所支持的 FP8 精度,B200 在 FP4 精度下性能能够翻倍。这一性能提升为英伟达在 AI 芯片领域巩固了优势地位。其次,FP4 精度有力地推动了大模型发展,能够满...
FP8 格式之所以重要的原因有很多,其中最重要的是,到目前为止,AI 推理之间存在一种分裂,以整数格式(通常为 INT8,但有时为 INT4)以低精度完成,与 AI 训练以 FP16、FP32 或 FP64 精度完成,HPC 以 FP32 或 FP64 精度完成。Nvidia和Intel都认为 FP8 不仅可以用于推理,在某些情况下还可以用于 AI 训练,从而从...
比如在梯度通信时采用了FP8,在优化器状态(如动量)的存储时选择了FP16。在系统的其他部分,如非矩阵乘操作的计算、Loss Scaling等,也都采用了FP16。 通过这些混合精度的设计,在保证训练数值稳定性的前提下,尽可能地降低了计算和存储开销。 02 中科大博士生一作 ...
除了支持FP4,Blackwell还将支持一种新的FP6格式,这是一种介于FP4缺乏必要精度但也不需要FP8的情况下的解决方案。 无论结果的精度如何,NVIDIA都将此类用例归类为“专家混合”(MoE)模型。 最强AI芯片GB200 NVIDIA还推出了GB200超级芯片,它基于两个B200 GPU,外加一个Grace CPU,也就是说,GB200超级芯片的理论算力将...