主要观点总结
本文介绍了FP8精度的训练方式在业界的应用及优势，包括其与FP16、BF16混合精度训练的区别和优势。文章详细阐述了FP8的实现原理、技术分析和框架集成方法，以及其在TE框架和Tensor Core上的计算流程。总结了FP8训练的局限性、前景和展望。
关键观点总结
关键观点1: FP8精度的定义和优势
FP8精度是一种新的数值格式，具有更强的计算性能对比A100 BF16训练，能节省内存和计算时间。它在模型训练和推理过程中有优化和压缩模型的优势。
关键观点2: FP8与FP16/BF16的区别
FP8相比FP16使用了更少的指数位尾数位，有更宽的动态范围，更适用于大模型训练场景。FP8训练能在控制精度误差的情况下，具有比FP16更快的计算速度和更少的资源占用。
关键观点3: TE框架和FP8的结合
TE框架提供了fp8_autocast上下文管理器，任何结合FP8能力的框架都只需要使用TE模块并设置fp8_autocast。在实际场景中，FP8训练需要结合BF16混合精度训练。
关键观点4: FP8的训练流程
数据、模型权重先经过BF16 AMP处理，遇到TE FP8 Module时，数据和权重会转化为FP8精度进行计算。优化器更新权重不属于FP8的管辖范围。
关键观点5: FP8的前景和局限性
FP8训练在大模型场景下具有应用前景，但在小参数规模训练和批量较小的场景下，其性能提升可能不明显。此外，调试异常情况更具挑战性。未来可能的发展方向包括更低的精度训练和硬件支持。
文章预览
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/700874387 一、背景介绍 业界广泛采用 FP16、BF16 混合精度（AMP）进行模型训练。AMP 能在下游任务不掉点的前提下提升训练效率、减少显存等资源占用，如今也常用于大模型预训练、微调等任务。 Pytorch 1.6 版本后原生支持 FP16、BF16 精度的 AMP 训练（torch.amp），过往 AMP 功能由 NVIDIA APEX 库实现。 NVIDIA GPU 自 Hopper 架构起支持 FP8 精度的 Tensor Core 计算，相比于 FP16/BF16 精度，FP8 具有如下优势： 更强的计算性能 对比 A100 BF16 精度训练，H100 FP8 训练速度提升 2-3x。 对比 FP16/BF16，FP8 的计算吞吐提升至 2x，与 A100 相比提升的吞吐更多。 更低的训练成本 ：FP8 能提供 2x 的计算速度提升，节省 50%-75% 内存占用，以及节省 50%-75% 的数据通信量。 更好的模型优化 ：FP8 的使用促使模型在训练和推理过程中进行量化，这有助于模型的优化和压缩
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