pip install git+https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine.git@stable This will automatically detect if any supported deep learning frameworks are installed and build Transformer Engine support for them. To explicitly specify frameworks, set the environment variable NVTE_FRAMEWORK to a comma-separated...
A library for accelerating Transformer models on NVIDIA GPUs, including using 8-bit floating point (FP8) precision on Hopper and Ada GPUs, to provide better performance with lower memory utilization in both training and inference. - TransformerEngine/tra
pip install git+https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine.git@stable This will automatically detect if any supported deep learning frameworks are installed and build Transformer Engine support for them. To explicitly specify frameworks, set the environment variable NVTE_FRAMEWORK to a comma-separated...
DALI代码:github.com/NVIDIA/DALI DALI手册:docs.nvidia.com/deeplea 8.7 Transformer Engine Transformer Engine (TE) 是一个用于在 NVIDIA GPU 上加速 Transformer 模型的库,包括在 Hopper GPU 上使用 8 位浮点 (FP8) 精度,从而在训练和推理中以更低的内存利用率提供更好的性能。TE 为流行的 Transformer 架构...
https://github.com/NVIDIA/FasterTransformergithub.com/NVIDIA/FasterTransformer FT框架是用C++/CUDA编写的,依赖于高度优化的 cuBLAS、cuBLASLt 和 cuSPARSELt 库,可以在 GPU 上进行快速的 Transformer 推理。 与NVIDIA TensorRT 等其他编译器相比,FT 的最大特点是,支持分布式地进行 Transformer大模型推理。
序列打包:将长度或分辨率可变的图像和视频打包在一起,直至达到最大序列长度,减少因填充而导致的计算资源浪费,同时简化数据加载逻辑。NeMo 使用 Transformer Engine 中的特殊 THD 注意力算子核 (attention kernel),通过结合序列打包来加速训练。 图4. 通过序列打包加速图像-视频混合训练 ...
Megatron Core将通过集成Transformer Engine API的方式，直接“开箱即用”式使用FP8计算。Transformer Engine是针对Transformer模型结构推出的加速库，包括在Hopper GPU上支持FP8精度计算。大模型与生成式AI的另一个创新前沿是数据中心网络，面向AI的网络是数据中心的下一步优化方向。无论是新建或升级数据中心，大模型与生成...
Megatron Core将通过集成Transformer Engine API的方式,直接“开箱即用”式使用FP8计算。Transformer Engine是针对Transformer模型结构推出的加速库,包括在Hopper GPU上支持FP8精度计算。 大模型与生成式AI的另一个创新前沿是数据中心网络,面向AI的网络是数据中心的下一步优化方向。无论是新建或升级数据中心,大模型与生成...
Faster Transformer目前已经开源,可以访问https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples/tree/master/FasterTransformer 获取项目全部源代码,最新的性能数据以及支持的特性。欢迎大家前往使用,加星和反馈。 性能数据 Faster Transformer在不同的应用场景下都有着突出的表现。我们在这里测试了不同生产环境下Faster Transformer...
These models use two architectures: autoregressive and diffusion. Both approaches use the transformer architecture for its scalability and effectiveness in handling complex temporal dependencies. Autoregressive model Cosmos autoregressive model is designed for video generation, predicting the next token based on...