实验结果表明，在 H100 GPU 平台上训练 GPT-175B 模型时， FP8-LM 混合精度训练框架不仅减少了 42% 的实际内存占用，而且运行速度比广泛采用的 BF16 框架（即 Megatron-LM）快 64%，比 Nvidia Transformer Engine 快 17%。而且在预训练和多个下游任务上，使用 FP8-LM 训练框架可以得到目前标准的 BF16 混合精...
面对算力的挑战,降低精度是一把利器,从最初的FP32, 到16-bit的FP的推出 (FP16和BF16),和一些定制的浮点类型的推出,如TF32 等等。具体的一些浮点类型的介绍,大家可以移步那些年,AI芯片里的浮点(FloatPoint)格式 INT8/UINT8虽然在模型inference上取得了广泛的应用,但是在training的场景里边,遇到了很大的挑战。F...
FP8 has been tested extensively across different model architectures and configurations and we found no significant difference between FP8 and BF16 training loss curves. FP8 has also been validated for accuracy on downstream LLM tasks (e.g. LAMBADA and WikiText). Below are examples of models teste...
最终发现将数据类型从 FP16 换成 BF16 可以很好地解决这些问题,因为 BF16 具有更大的动态范围,被广泛应用于各大公司的大模型训练上。 现在正在经历 16 位精度到 8 比特精度转化的过程,尝试更稳定的 Scaling Recipe,如 Current Scaling 或 Block Scaling,或通过修改模型结构提高训练稳定性。 总结 我们选择更低...
- 训练速度：在像LLaMA2等大型语言模型上，FP8混合精度训练能带来显著的加速效果。如Colossal-AI在单机8卡H800上训练LLaMA2-7B，相比BF16有35%的吞吐提升，训练LLaMA2-13B时，对比BF16有39%的吞吐提升。- 模型精度：以InflectionAI的Inflection2模型为例，其采用FP8混合精度在5000个NVIDIA Hopper架构GPU上进行训练，...
右侧表格进一步对比了不同参数规模的GPT模型在H100和A100 GPU上使用FP8和BF16训练的加速效果。模型参数规模分别为1B、3B、7B和30B。从表格中可以看出，对于1B和3B规模的模型，BF16训练的加速比约为2.2倍，而FP8训练的加速比分别提升至2.7倍和2.8倍。对于7B和30B规模的模型，FP8训练的加速比更是达到了3倍和3...
python3 benchmark/gsm8k/bench_sglang.py --num-questions 2000 --parallel 2000 --num-shots 8 精度:0.952 无效:0.000 注意:由于DeepSeek-v3原生为FP8 训练,且目前仅提供 FP8 权重,如果用户需要 BF16 权重进行实验,可以使用提供的转换脚本进行转换。以下是将 FP8 权重转换为 BF16 的示例: ...
在前向传播中，输入采用BF16格式，主权重采用FP32格式，并量化到FP8。在累加之后，输出再转换回BF16格式。而在反向传播中，wgrad累加之后天然为FP32的dtype，优化器状态采用BF16格式，weight以FP32进行更新。对于dgrad来说，FP8反向之后cast成BF16继续向前传播。这样的流程就像是在给AI模型进行一场“精密的舞蹈”，...
三家携手推出通用的AI格式跟当前的混乱有关,很多人都知道之前衡量GPU性能经常用FP32单精度、FP64双精度格式,然而在AI时代不需要这么高的精确度,再加上厂商往往会自定义计算格式,所以这几年也出现了INT8、BF16、TF32之类的AI标准。 厂商各自为战显然不利于AI技术发展,所以Intel、NVIDIA及ARM三大CPU/GPU巨头就联手...
模型量化是模型压缩技术中的一种，主要在大型语言模型（LLM）中，将FP32、FP16、BF16等权重、激活值或KV Cache转换为INT8、FP8、INT4、FP4等表示。在LLM推理量化中，主要关注的是PTQ（Post Training Quantization）量化，其量化收益主要体现在三个方面。其中，FP8是一种由Nvidia在Hopper和Ada Lovelace...