浮点8：以较低的精度革新AI训练

浮点8：以较低的精度

felix pinkston 6月04，2025 17:05

浮点8（FP8）的引入将通过提高计算效率而无需牺牲准确性来显着提高AI培训。随着大型语言模型（LLM）的不断增长，对创新培训方法的需求变得至关重要，而FP8正在成为一种有前途的解决方案。

了解FP8

FP8旨在优化AI模型训练中的速度和内存使用情况。它利用了两个变体：E4M3，优先考虑向前传球的精度和E5M2，它为向后传球提供了更广泛的动态范围。这些格式经过精心调整以满足深度学习工作流程的需求。

在NVIDIA的H100体系结构中FP8张量核的集成是实现这一效率的关键因素。这些核心通过策略性地利用较低的精度格式来促进训练过程的加速，从而提高了计算速度和记忆力保护。

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，而INT8格式也提供了存储器节省，它们在典型的变速箱体系结构中典型的跨度范围，通常会导致变形型噪声。相比之下，FP8的浮点设计允许单个数字缩放，可容纳更大的值并减少操作错误例如梯度传播。

NVIDIA的Blackwell Architture

NVIDIA的Blackwell GPU架构进一步扩展了低精度格式的支持，引入了FINER GRAINGER粒度sub-fp8格式（如FP4和FP6）。 This architecture employs a unique block-level scaling strategy, assigning distinct scaling factors to small blocks within tensors, enhancing precision without increasing complexity.

Convergence and Speedup

FP8's quantization techniques drastically accelerate LLM training and inference by reducing the bit count for tensor representation, leading to savings in compute, memory, and bandwidth.但是，需要仔细的平衡来维持融合，因为过多的减少可以降低培训结果。

实施策略

有效实施FP8涉及张量表缩放和块缩放等策略。张量缩放尺度在张量范围内应用一个缩放系数，而块缩放率将因子分配给较小的块，允许根据数据范围进行更多细微的调整。这些技术对于优化模型性能和准确性至关重要。

总而言之，FP8代表了AI培训方法的显着进步，为更有效和有效的模型开发提供了途径。通过平衡精度和计算需求，FP8将在AI技术的未来中发挥至关重要的作用，正如NVIDIA正在进行的创新所强调的那样。

有关更多详细信息，请访问原始的Nvidia博客文章。

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