8、NVIDIA的混合精度训练 NVIDIA 的 APEX 混合精度库提供了四种策略来实现混合精度训练,分别是: O0:默认使用 FP32 进行训练。 O1:只优化前向计算部分,使用 FP16 和 FP32 混合精度。 O2:除梯度更新部分以外都使用混合精度,模型权重参数和输入数据转换为 FP16,Batchnorms 使用 FP32。 O3:使用 FP16 进行训练。
BF16把宝贵的16位,从精度向表示范围倾斜。指数部分从5位提升为8位,表示范围与FP32看齐;尾数部分从10位减小为7位,精度远低于FP32。 2. 混合精度训练 对于精度的混合发生在两个层面: 对于某个神经网络,不同层可以使用不同的精度策略 对于网络的某一层,不同的计算过程使用不同的精度 2.1 概要——以FP16为例...
4、混合精度训练策略(Automatic Mixed Precision,AMP) 混合精度训练有很多有意思的地方,不仅仅是在深度学习,另外在HPC的迭代计算场景下,从迭代的开始、迭代中期和迭代后期,都可以使用不同的混合精度策略来提升训练性能的同时保证计算的精度。以动态的混合精度达到计算和内存的最高效率比...
使用FP32更新权重的时候，梯度乘上学习率后一般数值都比较小，因此使用FP32能防止精度不够。 在混合精度训练中，采用"损失缩放"技术以防止数值过小导致精度损失。首先，将损失扩大一倍，使其位于FP16可表示范围内；然后进行反向计算；最后，将梯度缩小相同的倍数，以确保最终数值的准确性。DistilBERT模型在电影情感分类...
混合精度训练方法是通过混合使用单精度和半精度数据格式来加速深度神经网络训练的过程,同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程,同时减少内存使用和存取,并使得在特定的硬件上可以训练更大的模型或batch size。MindSpore混合精度典型的计算流程如下图所示: ...
1. 定义网络: 该步骤与自动混合精度中的步骤2类似; 2. 配置混合精度: 通过net.to_float(mstype.float16),把该Cell及其子Cell中所有的算子都配置成FP16;然后,将模型中的dense算子手动配置成FP32; 3. 使用TrainOneStepCell封装网络模型和优化器。 代码样例如下: ...
1.混合精度计算是一种计算方法,它结合了单精度浮点数(FP32)和半精度浮点数(FP16)在计算过程中的使用,旨在提高计算效率而不牺牲精度。 2.这种方法的核心思想是利用半精度浮点数的低精度和低计算复杂度,以及单精度浮点数的较高精度和稳定性,实现高效计算。 3.混合精度计算在深度学习等计算密集型领域中得到了广泛应...
近年来,自动混合精度(Auto Mixed-Precision,AMP)技术在各大深度学习训练框架中作为一种使用简单、代价低廉、效果显著的训练加速手段,被越来越广泛地应用到算法研究中。然而大部分关于混合精度训练的文章一般停留在框架接口介绍、如何避免 FP16 类型带来的精度损失以及如何避免出现 NaN 等基础原理和使用技巧方面,对于将深度...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。△图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活，使用低精度张量核心（INT8/INT4 Tensor Core）实现推理加速；同时，MixQ提取激活中少量的离群值，使用高精度张量核心（FP16 Tensor Core）保持推理准确性，通过系统优化掩盖高...
1 混合精度训练 混合精度训练最初是在论文Mixed Precision Training中被踢出,该论文对混合精度训练进行了详细的阐述,并对其实现进行了讲解,有兴趣的同学可以看看这篇论文。 1.1半精度与单精度 半精度(也被称为FP16)对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用,使得我们可以训练部署更大的网络,并且FP16在数据...