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2024-02-20T13:02:12+00:00
  • 为什么很多新发布的LLM模型默认不用float16呢? 知乎

    2023年8月10日  其实,FP16混合精度已经成为主流大规模模型训练框架的默认选项,用于训练十亿到百亿规模的模型。然而,用 FP16 训练巨型 LLM 模型却是一个禁忌,它将面临更多的稳定性挑战。FP16 会经常溢出,导致数值不稳定、模型不收敛的情况!

  • 详解FP16和BF16的区别 知乎

    2024年1月29日  FP16(Floating Point)和BF16(Brain Floating Point)都是用于深度学习和高性能计算领域的浮点数表示方法,但它们在精度和范围上有一些关键的区别: 位宽度:FP16:占用16位内存空间。

  • LLM大模型之精度问题(FP16,FP32,BF16)详解与实践

    2023年10月2日  本篇文章主要对训练LLM以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践,读过后应该会对常用的浮点数FP16,FP32,BF16有一个更好的理解~全篇阅读和实现需要15左右,建议收藏,欢迎关注~

  • 大模型训练中的 fp32/fp16/bf16、混合精度、训练溢出 知乎

    2023年4月17日  fp32/fp16 绝大多数硬件都支持,所以可以用混合精度训练提高吞吐;但 bf16/tf32 只有新的硬件才支持,V100/昇腾910等不支持 bf16 具有和 fp32 相同的 range,但精度(也就是两个最小单位之间的间隔)降低 bf16/fp32 进行混合精度训练,可以减少溢出几

  • 低精度算子支持开发规范使用文档PaddlePaddle深度学习平台

    低精度算子支持开发规范 一、FP16 简介及精度问题 11 FP16 简介 FP16 指得是半精度浮点数表示,通常意义上其表示的为 Nvidia 提供的半精度浮点数表示方案, 也被 IEEE 7542008 方案所采纳。 此方案有别于 Intel 提供的半精度表示方案 BF16, BF16 的采用直接截断尾数的方式。 FP16 较 BF16 拥有更长的尾数,但阶码较短。 因此 FP16 可以提供较 BF16 更

  • 将模型压缩到 FP16 — OpenVINO™ documentation

    2023年8月14日  自 20223 版本起,已弃用 –datatype 选项。 请使用 –compresstofp16,而不要使用 –datatype FP16。 使用 datatype FP32 不会生成任何结果,也不会在模型中强制使用 FP32 精度。如果模型中存在 FP16 常数,则此类常数在中间表示中也会具有 FP16

  • 半精度 深度学习中的类型(一) Chenglu’s Log

    2022年11月13日  半精度(fp16)在深度学习中是非常常用的一种数据类型,他可以加速训练或推断、节省显存的使用。 较新型号的英伟达显卡设备几乎都支持半精度数据类型的加速,典型的是图灵架构的 V100 显卡,其半精度的训练速度远远超过了单精度(fp32)的训练速度。 而得益于 混精度 和 Scaler 等技术的运用,半精度所训练的模型在指标上几乎持平

  • Choose FP16, FP32 or int8 for Deep Learning Models

    2020年4月4日  Edge Computing Overview Choices for Deep Learning Models Choose FP16, FP32 or int8 for Deep Learning Models ID Updated 4/4/2020 Version Latest Public Deep learning neural network models are available in

  • What Every User Should Know About Mixed Precision

    2022年7月19日  Mixed Precision Training in Practice Mixed precision training techniques – the use of the lower precision float16 or bfloat16 data types alongside the float32 data type – are broadly applicable and effective See Figure 1 for a sampling of models successfully trained with mixed precision, and Figures 2 and 3 for example speedups using

  • 混合精度训练 fp16 用于神经网络训练和预测 山竹小果 博客园

    2020年4月10日  5 6 7 8 9 混合精度训练 混合精度训练是在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。 它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。 在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。 IEEE标准中的FP16格式如下: 取值范围

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    2023年8月10日  其实,FP16混合精度已经成为主流大规模模型训练框架的默认选项,用于训练十亿到百亿规模的模型。然而,用 FP16 训练巨型 LLM 模型却是一个禁忌,它将面临更多的稳定性挑战。FP16 会经常溢出,导致数值不稳定、模型不收敛的情况!

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    2023年4月17日  fp32/fp16 绝大多数硬件都支持,所以可以用混合精度训练提高吞吐;但 bf16/tf32 只有新的硬件才支持,V100/昇腾910等不支持 bf16 具有和 fp32 相同的 range,但精度(也就是两个最小单位之间的间隔)降低 bf16/fp32 进行混合精度训练,可以减少溢出几

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    2022年11月13日  半精度(fp16)在深度学习中是非常常用的一种数据类型,他可以加速训练或推断、节省显存的使用。 较新型号的英伟达显卡设备几乎都支持半精度数据类型的加速,典型的是图灵架构的 V100 显卡,其半精度的训练速度远远超过了单精度(fp32)的训练速度。 而得益于 混精度 和 Scaler 等技术的运用,半精度所训练的模型在指标上几乎持平

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