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...
大模型训练主要是混合训练方式,用到FP8、FP16,甚至一部分FP6和FP4 。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...
FP64,是64位浮点数,由1位符号位,11位指数位和52位小数位组成。 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://arx...
Cublas 中也提供了相关 API 可以把后续的类型转换融合进去,就可以避免 FP32 或 FP16 的中间结果写回 Global Memory。 NVIDIA 最新发布的 Blackwell GPU 的 Tensor Core 相比 Hopper 进一步添加了对 FP6 和 FP4 的支持,而 Blackwell GPU 的 CUDA Core 不再支持 INT8。此外,从 Hopper 开始都不再支持 INT4。
通过将高精度浮点数(如FP32)压缩为低比特格式(如FP8),可大幅减少内存占用和计算开销。然而,当量化精度进一步降至4比特(FP4)时,问题接踵而至:仅16种可表示值的动态范围严重受限,直接量化会导致训练崩溃,如图1所示,FP4模型的损失曲线(红色)在初期即与BF16基线(蓝色)大幅偏离。如何让FP4在“刀尖上起舞”,成为学界...
Pytorch 1.6 版本后原生支持 FP16、BF16 精度的 AMP 训练(torch.amp),过往 AMP 功能由 NVIDIA APEX 库实现。 NVIDIA GPU 自 Hopper 架构起支持 FP8 精度的 Tensor Core 计算,相比于 FP16/BF16 精度,FP8 具有如下优势: 更强的计算性能 对比A100 BF16 精度训练,H100 FP8 训练速度提升 2-3x。
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...
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...
然而,FP8及更低精度训练的前景依然广阔,特别是在大规模模型训练中,FP8有望成为标准配置之一。随着硬件的进步,未来FP6和FP4等更低精度的计算也有可能成为常规方案,进一步推动低精度训练的应用。 齐思用户 12 0 0 关注人数1 最新最有趣的科技前沿内容 FP8 在大模型训练中的应用、挑战及实践 内容导读: FP8在大...
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...