最近，微软提出了一种用于训练 LLM 的 FP8 混合精度框架 FP8-LM，将 FP8 尽可能应用在大模型训练的计算、存储和通信中，使用 H100 训练 GPT-175B 的速度比 BF16 快 64%，节省 42% 的内存占用。更重要的是：它开源了。 大型语言模型（LLM）具有前所未有的语言理解和生成能力，但是解锁这些高级的能力...
不同于pre/post-scalaing方法,FP8-LLM用了autoscaling方法,其实还是量化的老套路,用一个FP8表示范围的张量存储张量的值,然后配一个scaling factor,二者相乘恢复原值。所以,FP8-LLM引入了一个自动缩放因子µ,在训练过程中实时变化,以减少梯度中的underflow和overflow情况:对本机的梯度值g'进行统计分析,观察在FP8表示...
随着人工智能的发展,大型语言模型(LLMs)在理解和生成语言方面取得了前所未有的进展,例如在推理、数学和科学等领域。然而,训练这些巨大的模型需要耗费极高的计算资源和成本。例如,PaLM模型需要6,144个TPUv4芯片来训练一个5400亿参数的模型,GPT-3 175B的预训练也消耗了数千PFlop/s的计算量。 为了减少训练成本,一个...
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --port 9009 \ --disable-custom-all-reduce \ --gpu-memory-utilization 0.95 \ --dtype auto \ --model /workspace/models/Qwen1.5-7B-Chat \ --tensor-parallel-size 1 \ --quantization="fp8" \ --max-model-len 10000 \ --served-model-name q...
微软推出 FP8 混合精度训练框架：比BF16快 64%，内存占用少 42% IT之家 11 月 10 日消息，大语言模型（LLM）快速崛起，在语言生成和理解方面表现出光明的前景，影响超越了语言领域，延伸到逻辑、数学、物理学等领域。不过想要解锁这些“非凡能量”，需要付出高额的代价，例如训练 540B 模型，需要 Project PaLM ...
FP8-LM: Training FP8 Large Language Models http://t.cn/A6W6MIPt 论文探讨了在大型语言模型(LLM)训练中使用 FP8 低比特数据格式以实现高效训练的可能性。作者发现,在 LLM 训练中,大多数变量(如梯度和学习...
我们的关键见解是,LLM训练中的大多数变量,如梯度和优化器状态,可以在不影响模型精度,也不需要更改超参数的情况下采用低精度数据格式。具体而言,我们提出了一种新的FP8自动混合精度框架来训练LLMs。该框架提供了三个FP8利用级别,以便顺利实现LLMs的混合精度和分布式并行训练。实验结果表明,在H100 GPU平台上训练GPT-175...
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...
FP8格式的硬件支持使得软件层面的集成变得必要。NVIDIA与H系列共同发布了TransformerEngine（TE），并主动联系各大LLM框架团队，希望集成TE。TE改进了Loss Scaling，并允许在训练过程中使用FP8。然而，TE仅将FP8应用于GEMM计算，并仍使用高精度（如FP16或FP32）保留master weight和梯度，这并未充分展示FP8的...
•模型名称：NextLLM8B (by NVIDIA)，参数规模：8B •数据集选择：开源数据集The Pile，数据集规模...