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...
中国科学技术大学、Microsoft SIGMA 团队和微软亚洲研究院的研究人员提出了一个使用 FP4 格式训练语言模型的框架,标志着对这种超低精度表示的首次全面验证。该框架通过两个关键创新解决了量化误差: 用于权重的可微分量化估计器,通过结合校正项来增强 FP4 计算中的梯度更新 用于激活的异常值处理机制,将钳位与稀疏辅助矩...
FP精度和特殊精度加上,位数总结如下表 多精度和混合精度 多精度计算,是指用不同精度进行计算,在需要使用高精度计算的部分使用双精度,其他部分使用半精度或单精度计算。 混合精度计算,是在单个操作中使用不同的精度级别,从而在不牺牲精度的情况下实现计算效率,减少运行所需的内存、时间和功耗 量化精度 一般情况下,精...
总体而言，本文的亮点在于引入了4位浮点量化技术，结合了高效搜索方法和优化策略，为LLM的低精度推理提供了新的解决方案。低精度推理（4bit）已成为未来趋势，而FP4相较于INT4的灵活性，为模型部署带来了更多可能性。作者的贡献为低精度模型的优化和高效实现提供了新的视角，值得进一步研究和应用。
英伟达 :DeepSeek 针对 Blackwell 架构进行了优化,包括具有最先进生产精度的 FP4 性能,在 MMLU 通用智能基准测试中获得了 99.8% 的 FP8 分数。与四周前的 NVIDIA H100 相比,每 token 成本降低 20 倍,收入增加 25 倍。
这一优化方案是由TensorRT DeepSeek优化驱动的,包括FP4性能和最先进的生产精度,在MMLU通用智能基准测试中获得了99.8%的FP8分数。现在,FP4优化的DeepSeek检查点已经在@huggingface上提供。 在王浩翔最近的推特中,分享了NVIDIAAIDev推特账号发布的消息,介绍了针对Blackwell的DeepSeek-R1优化。这一进展值得关注,因为它承诺将...
回复@shallowwangwang:amd之类的都有半精度计算。fp8和fp4只和数学有关。不是nvidia独有的。//@shallowwangwang:回复@Doiiars:你完全搞错了,你当然可以自己规定自己的fp8,fp4,但是你怎么运算呢?你还是需要gpu认识你给他的数是fp8、fp4格式,并且它有针对的指令集,它才能运算吧。举个例子,你在两个32位寄存器里面...
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老黄玩欺诈,5090对比4090AI性能提升也许不到30% AI计算中常用的FP32 FP16 BF16 Int8 fp8精度算力老黄只字不提,老黄说的5090三倍提升只针对Fp4,5070实际AI表现可能只有4090的一半#5070 #4 - Aiwood爱屋研究室于20250109发布在抖音,已经收获了1.5万个喜欢,来抖音,记录美
AMSL正式宣布,芯片精度达到极限,变化太突然 ASML正式宣布 众所周知,在光刻机领域,荷兰阿斯麦尔(ASML)堪称翘楚,目前,阿斯麦尔已经研制出EUV光刻机,也是世界上最先进的光刻设备。 其实,中国在全球光刻机领域也具有一席之地,虽然制造出来的芯片精度远不及阿斯麦尔,但在国际上已经是名利前茅了,这就是上海微电子,当然...