在相同超参数的设置下，可以达到与FP8以及BF16相当的训练效果。这意味着所需的存储和计算资源可以更少。用这种方法训练的模型规模最高可达130亿参数规模，训练Tokens数量也达到千亿级别。而且用的还不是真·FP4，而是通过FP8来模拟，如果采用真的FP4，效果还能进一步提升。（注：研究开展时，尚未有原生支持FP4的硬件，...
FP32、FP16、FP8、FP4都是类似组成,只是指数位和小数位不一样。 但是FP8和FP4不是IEEE的标准格式。 FP8是2022年9月由多家芯片厂商定义的,论文地址:https://arxiv.org/abs/2209.05433 FP4是2023年10月由某学术机构定义,论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.16836 FP8格式有两种变体,E4M3(4位指数和3位尾数...
FP8中的图说明了这一点。 从实践层面说,FP8论文中认为,在各种网络的PTQ方法中,FP8格式在准确性方面优于INT8。同时FP8中的指数位数实际上是取决于网络中异常值程度的。在混合精度MoFQ中作者则认为,对于不同情况(the static/dynamic nature of tensors, outlier distribution, and quantization bit-width等)下INTx...
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。 DS架构最够优优秀,全球AI芯片统一适配,让M...
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，能够满足多模态数据训练更大模型的需求，为构建和运行万亿参数级的实时生成式 AI 大型语言模型创造了条件。...
在相同超参数的设置下,可以达到与FP8以及BF16相当的训练效果。 这意味着所需的存储和计算资源可以更少。 用这种方法训练的模型规模最高可达130亿参数规模,训练Tokens数量也达到千亿级别。 而且用的还不是真·FP4,而是通过FP8来模拟,如...
fp8、fp4都是英伟达给他们用的,没有英伟达在gpu里面设置这些格式和对应的指令集,大家都用不了。 $英伟达(NVDA)$我的天!DeepSeek 刚用 FP8 没多久,这 FP4 训练要来了??? 一篇28 号的预印论文引入了两项关键创新可以做到 划重点,FP4能达到与FP8和BF16相当的精度 ...
最终结果是,GB200超级芯片计算托盘将具有两个Grace CPU和四个B200 GPU,具有80 PFlops的FP4 AI推理和40 PB的FP8 AI训练性能。 这些是液冷1U服务器,它们占据了机架中典型的42个单元空间的很大一部分。 除了GB200超级芯片计算托盘,GB200 NVL72还将配备NVLink交换机托盘。
我的天!DeepSeek 刚用 FP8 没多久,这 FP4 训练要来了??? 一篇 28 号的预印论文引入了两项关键创新可以做到 划重点,FP4能达到与FP8和BF16相当的精度划重点2,能扩展到13B大小 具体我们看图2的红线,即论文里面的FP4训练方法,重合度跟BF16(蓝线)非常高! 而传统方法FP4(绿线)在达到2.4B后就开始崩了。 这...
我的天!DeepSeek 刚用 FP8 没多久,这 FP4 训练要来了???一篇28 号的预印论文引入了两项关键创新可以做到划重点,FP4能达到与FP8和BF16相当的精度划重点2,能扩展到13B大小具体我们看图2的红线,即论文里面的FP4训练方法,重合度跟BF16(蓝线)非常高! 而传统方法FP4(绿线)在达到2.4B后就开始崩了。这要是真的...