大模型訓練之FP8-LLM別讓你的H卡白買了：H800的正確開啟方式

內容導讀

這篇內容討論了NVIDIA的H100 GPU及其對FP8資料類型的支持，這是大型語言模型（LLM）訓練領域的重大進展。 H100的高價格被比作黃金的成本，強調了其高端地位。 一個關鍵亮點是FP8-LLM的推出，這是對NVIDIA的TransformerEngine（TE）的增強，可以在DNN訓練和推斷中實現FP8加速。 這項發展值得關注，因為它承諾減少記憶體需求和通訊成本，有可能徹底改變大規模語言模型訓練的效率。 該指南還涉及產業向混合精度訓練的轉變，以及FP8-LLM的自動縮放策略和優化優化器狀態如何可能導致效能與BF16相媲美。 對於那些對人工智慧硬體的前沿和模型訓練的未來感興趣的人來說，這篇內容為他們提供了有關FP8對行業潛在影響的寶貴見解。

自動總結

– FP8-LLM是一種在大型語言模型訓練中使用FP8精確度的方法。
– FP8-LLM使用FP8格式儲存梯度，並在通訊過程中使用FP8格式，以降低顯示需求和通訊成本。
– FP8-LLM的最佳化器使用FP8儲存動量，FP16儲存變異數和master weight，進而降低顯存需求。
– FP8-LLM適配了平行策略，將張量並行計算和通訊都使用FP8格式，降低通訊量。
– FP8-LLM在預訓練和下游評測任務上與BF16相比具有相當的表現。
– FP8-LLM的問世標誌著NVIDIA在FP8支持方面的進展，但仍需要更多實驗和嘗試來驗證其穩定性和有效性。

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