FP8 训练的挑战及最佳实践

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本文主要介绍了 FP8 数据格式在大型模型训练中的应用、挑战及最佳实践，展示了 FP8 在提升训练速度和效率方面的潜力和实际效果。 FP8 格式 在介绍 FP8 格式之前，我们需要回答一个问题：为什么需要讨论 FP8？从图中可以看出，近年来大模型所需的算力急剧增长，从 GPT-1 到 GPT-3，再到类似 GPT-4 的 GPT MOE 1.8T，算力需求增长了数万倍。这种增长速度的背后是硬件算力的提升。训练过程中的一个重要指标是训练时间。如果训练一个模型需要半年甚至一年，这在实际操作中是不可行的，因为实际训练时间可能是理论值的两到三倍。因此，算力基础设施的提升是大模型迅速发展的基础。 从算力角度来看，近年来 GPU 的单卡算力提升了大约一千倍，这包括工艺制程的改进、硬件结构的优化以及更低的训练精度。随着 FP8 的引入，其 Tensor Core 算力是 FP16 的两 ………………………………