11月10日消息，來(lái)自微軟 Azure 和微軟研究院的一組研究人員推出了一個(gè)高效的 FP8 混合精度框架，專為大型語(yǔ)言模型訓(xùn)練量身定制。
經(jīng)過(guò)測(cè)試，與廣泛采用的 BF16 混合精度方法相比，F(xiàn)P8 混合精度框架內(nèi)存占用減少 27% 至 42%，權(quán)重梯度通信開(kāi)銷(xiāo)顯著降低 63% 至 65%。
運(yùn)行速度比廣泛采用的 BF16 框架（例如 Megatron-LM）快了 64%，比英偉達(dá) Transformer Engine 的速度快了 17%。
在訓(xùn)練 GPT-175B 模型時(shí)，混合 FP8 精度框架在 H100 GPU 平臺(tái)上節(jié)省 21% 的內(nèi)存，而且相比較 TE（Transformer Engine），訓(xùn)練時(shí)間減少 17%。
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