而英伟达看重了该算法的实力，在新一代Blackwell架构中不仅适配了 FP4 精度下的模型推理，还适配了包含 FP4 精度的混合精度模型训练。Nvidia Blackwell 架构对上一代 Hopper 架构的 Transformer Engine 进行了迭代升级，第二代 Transformer 引擎搭配上第五代 Tensor Core 技术，并结合 NVIDIA® TensorRT™ - LLM 和...
而英伟达看重了该算法的实力,在新一代Blackwell架构中不仅适配了 FP4 精度下的模型推理,还适配了包含 FP4 精度的混合精度模型训练。 Nvidia Blackwell 架构对上一代 Hopper 架构的Transformer Engine进行了迭代升级,第二代 Transformer 引擎搭配上第五代 Tensor Core 技术,并结合 NVIDIA® TensorRT™ - LLM 和NeMo...
Nvidia宣称Blackwell 具有“FP4 兼容性”,但微软的这项研究已具体证实了这种可能性。 论文表明,通过结合改进的梯度估计 (DGE)、异常值控制 (OCC) 和在极低精度 4 位浮点 (FP4) 下训练时实现更精细的量化粒度,可以实现几乎相当于 BF16 的精度。 例如,据说即使使用 LLaMA 的 13B 参数类模型也可以进行稳定的训练...
return exp_bits.clamp(0,3) # 确保4bit总位数 结构化稀疏压缩:在Transformer层的FFN模块应用块稀疏模式(Block-Sparse 4:2),实现权重矩阵的85%稀疏度,结合NVIDIA Sparsity SDK,推理延迟降低42%。 二、模型架构与先进性:软硬协同的"黑科技" Blackwell架构的硬件革命 异构计算单元:每个SM包含4个FP4 Tensor Core、...
还可以利用NVIDIA Blueprints和NVIDIA NIM微服务构建智能AI应用。 并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后,还可以无缝部署到加速云或数据中心基础设施里。 英伟达的桌面CPU计划 之前有传言称,英伟达打算在今年进军消费级CPU市场。 这次的Project DIGITS中,20个节能核心的Grace CPU就是英伟达的第一次试水。
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FP4训练出来模型了,估计NVIDIA是不是又要来个暴跌了我...
还可以利用NVIDIA Blueprints和NVIDIA NIM微服务构建智能AI应用。 并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后,还可以无缝部署到加速云或数据中心基础设施里。 英伟达的桌面CPU计划 之前有传言称,英伟达打算在今年进军消费级CPU市场。 这次的Project DIGITS中,20个节能核心的Grace CPU就是英伟达的第一次试水。
目前支持FP4精度的显卡主要包括NVIDIA基于Blackwell架构的系列产品,例如GeForce RTX 5080和GeForce RTX 5090 D等。 GeForce RTX 5080:这款显卡配备了16GB GDDR7显存,显存带宽高达960GB/s,并首次在游戏中应用了Transformer AI模型,提供了改进的时序稳定性和运动细节。它支持FP4精度,为玩家和创作者带来了更流畅的游戏体验...
NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋,NVIDIA目前按照每隔2年的更新频率,升级一次GPU构架,进一步大幅提升AI芯片的性能。 两年前推出的Hopper构架GPU虽然已经非常出色了,但我们需要更强大的GPU。 B200:2080亿个晶体管,FP4算力高达 40 PFlops NVIDIA于2022年发布了采用Hopper构架的H100 GPU之后,开始引领了全球AI市场的风潮。
还可以利用 NVIDIA Blueprints 和 NVIDIA NIM 微服务构建智能 AI 应用。 并且在桌面系统上对大模型搞完开发或推理之后,还可以无缝部署到加速云或数据中心基础设施里。 英伟达的桌面 CPU 计划 之前有传言称,英伟达打算在今年进军消费级 CPU 市场。 这次的 Project DIGITS 中,20 个节能核心的 Grace CPU 就是英伟达的...