大型モデルトレーニング FP8-LLM H カードを無駄に買わせない：H800 の正しい開き方
大型モデルトレーニング FP8-LLM H カードを無駄に買わせない：H800 の正しい開き方
内容紹介
この記事では、NVIDIA の H100 GPU と、大規模言語モデル (LLM) トレーニングにおける大きな進歩である FP8 データ型のサポートについて説明します。 H100 の高価格は金のコストと比較され、そのハイエンドのステータスが強調されています。 重要なハイライトは、FP8-LLM のリリースです。FP8-LLM は、DNN トレーニングと推論で FP8 アクセラレーションを可能にする、NVIDIA の TransformerEngine (TE) の機能強化です。 この開発は、メモリ要件と通信コストの削減を約束し、大規模な言語モデルのトレーニングの効率に革命を起こす可能性があるため、注目に値します。 このガイドでは、混合精度トレーニングへの業界の移行や、FP8-LLM の自動スケーリング戦略と最適化されたオプティマイザー状態がどのようにして BF16 に匹敵するパフォーマンスをもたらすのかについても触れています。 最先端の AI ハードウェアとモデル トレーニングの将来に興味がある人にとって、このコンテンツは、業界に対する FP8 の潜在的な影響についての貴重な洞察を提供します。
自動要約
– FP8-LLM は、大規模な言語モデルのトレーニングで FP8 の精度を使用する方法です。
– FP8-LLM は、FP8 フォーマットを使用して勾配を保存し、通信中に FP8 フォーマットを使用してメモリ要件と通信コストを削減します。
– FP8-LLM のオプティマイザは、FP8 を使用してモメンタムを保存し、FP16 を使用して分散とマスター重みを保存することで、ビデオ メモリ要件を削減します。
– FP8-LLM は並列戦略を採用し、テンソル並列計算と通信に FP8 形式を使用して通信量を削減します。
– FP8-LLM は、事前トレーニングおよび下流の評価タスクにおいて BF16 と比較して同等のパフォーマンスを発揮します。
– FP8-LLM の登場は、NVIDIA の FP8 サポートの進歩を示していますが、その安定性と有効性を検証するには、さらに多くの実験と試みがまだ必要です。
関連記事
