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...
FP8格式是一种8位浮点数表示方式,包含E4M3和E5M2两种变体,分别适用于不同类型的张量。 FP8在训练中的优势:FP8作为下一代低精度数据格式,具有大幅降低训练成本的潜力,包括计算、内存和通信成本。 FP8混合精度训练框架:英伟达的Hopper架构(代表显卡H100)支持了FP8,Transformer Engine提供了编程框架支持。而本文提出了一...
Intel Smooth-SwiGLU:FP8 LLM 训练,34% 加速 一、背景 本文中我们继续介绍一个 Intel 最新的关于 FP8 训练相关的工作,其在一定程度上分析并解决了 FP8 训练中的不收敛问题,进一步推进了 FP8 训练落地(尤其是在 H100/H800 GPU 上)的可行性。 对应的论文:[2409.12517] Scaling FP8 training to trillion-token ...
在此基础上,零一万物团队进一步的设计了训练容错方案:由于没有 BF16 的 baseline 来检查千亿模型 FP8 训练的 loss 下降是否正常,于是,每间隔一定的步数,同时使用 FP8 和 BF16 进行训练,并根据 BF16 和 FP8 训练的 loss diff 和评测指标的差异,决定是否用 BF16 训练修正 FP8 训练。 由于FP8 训练的过程中需要...
- FP8-LLM是一种在大型语言模型训练中使用FP8精度的方法。 - FP8-LLM使用FP8格式存储梯度,并在通信过程中使用FP8格式,以降低显存需求和通信成本。 - FP8-LLM的优化器使用FP8存储动量,FP16存储方差和master weight,从而降低显存需求。 - FP8-LLM适配了并行策略,将张量并行计算和通信都使用FP8格式,降低通信量。 -...
LLM大模型推理加速FP8量化 #小工蚁 #英伟达 #FP8 - 小工蚁于20240716发布在抖音,已经收获了21.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
vLLM FP8(W8A8)也来了,综合性能和易用性,如何选择现有大模型推理框架?vLLM supports FP8 (8-bit floating point) computation using hardware acceler…显示全部 关注者118 被浏览20,428 关注问题写回答 邀请回答 好问题 3 添加评论 分享 登录...
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架构GPU上推出的特殊数据类型，有两种形式：E4M3和E5M2。FP8-E4M3的动态范围更小、精度更高，适用于对精度要求较高的LLM推理过程。FP8数值的分布是非...
最强开源大模型?使用deepseek+cline实测代码能力生成全栈应用,创新使用FP8、MLA、MOE的大模型。过程详细化呈现,实操教程!!大模型 | LLM8 88 2025-01-08 15:16:34 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~9...
在论文《回到FP8:量化减少精度对LLM训练稳定性的影响》中,作者深入探讨了使用减少精度浮点格式(特别是FP8)对训练大型语言模型(LLMs)稳定性的影响。随着行业寻求以经济高效的方式训练越来越大的模型而不影响性能,这项研究尤为及时和相关。该研究通过提出新的评估技术和一种新颖的度量标准来评估自回归语言模型中损失景观...