TF32 采用与 FP16 相同的 10 位尾数，这满足了 AI 工作负载的精度要求，并且使用了与 FP32 相同的 8 位指数，因此具有相同的数值范围。...当使用 TF32 进行计算时，输入 FP32 操作数的尾数从 23 位舍入到 10 位，然后进行精确乘法运算，最后以正常的 FP32 格式进行累加。...在训练开始时，准备两套模型状态，其中一套为 FP32 类型（优化器状态和模型参数），另一套为 FP16 类型（模型参数），在前向传播、反向传播时，都使用 FP16 类型的模型参数进行计算；而在参数更新时...在数据并行中，每个 NPU 都需要保存一份完整的参数（模型状态和剩余状态），而不是所有的参数在训练的整个过程中都会被使用到，而是在特定的阶段中（某个层的前向或反向传播），因此可以在不需要使用的时候将它转移到其他地方节省内存空间...当 MP 与 DP 一起使用时，ZeRO-RP_{a} 可以将数据并行通信量减少一个数量级，而模型并行通信量只增加 10%，并且当数据并行通信是性能瓶颈时，可以显着提高效率。
根据经验，使用Adam来训练Transformers优于使用SGD。 默认情况下，Adamw是Transformers最广泛使用的优化器之一，它是Adam的一个变体，将L2正则化和权重衰减分离。...它们在每个残差块的输出上添加一个可学习的缩放乘数： T-Fixup：针对Transformers进行了定制，并分析了Adam优化器中早期更新的不稳定性，因为二阶动量的方差是无界的。...在第2节中讨论的大批量训练是为此情况开发的。然而很明显DP具有高的通信/计算效率，但内存效率较差。当模型变大时，单个设备无法存储模型副本，梯度的同步通信可能阻碍DP的可扩展性。 2....对于Transformers，最广泛采用的方法是自动混合精度（AMP）训练。具体而言，AMP在全精度中存储权重的主副本用于更新，而激活、梯度和权重则以FP16存储用于算术计算。...一个代表性的工作是ZeRO-Offoad，它提供了针对使用Adam优化器的混合精度训练的最佳卸载策略。它将所有fp32模型状态和fp16梯度卸载到CPU内存，并在CPU上计算fp32参数更新。
混合精度训练是一套技术，它允许你使用 fp16，而不会导致你的模型训练发生发散。这是三种不同技术的结合。 第一，维护两个权重矩阵的副本，一个“主副本”用 fp32，一个半精度副本用 fp16。...如果你正在使用带有张量核的 GPU 进行训练，而没有使用混合精度训练，你不可能从你的显卡中得到100% 的回报！...最佳乘数也很可能随着时间的推移而改变，因为通常在训练开始时的梯度要比训练结束时大得多。如何在不给用户另一个需要调整的超参数的情况下找到最佳的损失乘数？...回想一下“混合精度是如何工作的“中的内容，由于不同的操作以不同的速率累积误差，并非所有的操作都可以在 fp16中安全运行。...正如我在“混合精度是如何工作的”一节中解释的那样，在内存中fp16矩阵的大小是fp32矩阵的一半，因此，混合精度训练的另一个据称的优势是内存使用率。
以 PyTorch 为例，当你使用 DistributedDataParallel 时，其实会在每个进程为模型参数、模型梯度、优化器状态分配内存，并在训练过程中同步地更新这些数据。...，先简单计算一下模型参数、模型梯度、优化器状态的显存占用情况： fp32 训练： 模型参数量为 φ，其梯度也为 φ，在使用 Adam 的情况下，优化器状态为 2φ。...，优化器状态需要维持在 fp32 ，此外还需要额外保存一份 fp32 模型参数的拷贝，因此显存占用为 2φ(模型参数) + 2φ(模型梯度) + 8φ(优化器状态) + 4φ(模型参数 fp32 拷贝，...言归正传，FairScale 说 FSDP 相当于 ZeRO3 的优化，那我们不妨通过一个简单的例子，来感受一下（例子中优化器选择 SGD，因为 PyTorch 的 Adam 做了非常多的优化，其显存实际占用会明显高于理论...但是 ZeRO1 和 ZeRO2 里对梯度和优化器状态的分片，还是可以做到的。
对优化器也做了非常多的优化，如adam，adamw，lamb优化器等。...训练过程中，将各层权重保存为FP32格式(FP32 Master Weights)，每次迭代时，制作这些权重的FP16副本并使用它们用于前向计算和反向计算，更新时将梯度再转换为FP32并用于更新FP32...weights 的shape信息，这一点在深度学习开发过程中要注意，目前zero优化支持NLP常用的adam、adamw优化器。...1）TI-Deepspeed+Ti-Horovod结合通信优化 开源Deepspeed框架中，不使用zero优化器时，模型的反向计算和梯度通信是串行的，在带宽有限或者模型大通信量场景下，梯度通信的开销十分巨大...Deepspeed专门提供了经过优化的cpu adam optimizer，使用cpu offload时，可以使用该optimizer提高训练效率。
一般来说，训练占用模型参数量的16倍大小（优化器、梯度、模型本身）；推理占用模型参数量的2倍大小（fp16是一个单位参数大小对应两个字节，int8是一个单位参数大小对应一个字节）。 24....在神经网络模型的训练过程中，通常默认使用单精度（FP32）浮点数据类型来表示网络模型的权重和其他参数。 为什么需要混合精度训练呢？ 使用FP16训练神经网络，相比使用FP32有以下优点。...内存占用减少：FP16的位宽是FP32的一半，所以权重等参数占用的内存也减少了一半，这样就可以训练更大的网络模型或者使用更多的数据。...计算效率更高：在一些专门的AI加速芯片上，使用FP16的计算性能比FP32更快。...但是使用FP16也会带来一些问题，主要有两个方面： 数据溢出和 舍入误差 为了利用FP16的优势，提高深度学习训练的效率和性能，同时避免精度溢出和舍入误差的影响，可以采用FP16和FP32的混合精度训练
本文将系统介绍多种优化策略，这些方法在组合应用的情况下，可将训练过程中的内存占用降低近 20 倍，而不会影响模型性能和预测精度。此外，大多数技术可以相互结合，以进一步提升内存效率。...通过策略性地选择要检查哪些层，您可以通过动态重新计算激活而不是存储它们来减少内存使用量。这种权衡对于具有深度架构的模型尤其有益，因为中间激活占内存消耗的很大一部分。...其核心原理是为较小的批量计算梯度，并在多次迭代中累积这些梯度(通常通过求和或平均)，而不是在每个批次后立即更新模型权重。然而需要注意，这种技术的主要缺点是显著增加了训练时间。...例如，广泛使用的Adam优化器为每个模型参数维护两个额外状态参数(动量和方差)，这意味着更多的内存消耗。...将Adam替换为无状态优化器(如SGD)可将参数数量减少近2/3，这在处理LLM等大型模型时尤为重要。标准SGD的缺点是收敛特性较差。为弥补这一点，可引入余弦退火学习率调度器以实现更好的收敛效果。
我们首先对代码库进行分析，以定位训练效率低下的原因，最后关注点落在计算类型上：大部分模型都是用FP32进行训练，如果使用FP16训练的话，可以降低显存占用，并提高模型训练速度，但这一做法经常会导致准确率下降...FSDP 为了让训练更加高效，我们应用了FSDP训练策略，他能够将参数，梯度，优化器状态分片到各GPU上。在FSDP的帮助下，我们可以用更少的GPU资源构建更大的模型。...而当参数比较多的情况下，对应启动的Optimizer Kernel就会变得很多，通常这些Kernel都比较小，计算负担不大，启动Kernel的开销反而占了大头。...在ContiguousParams中，它将模型参数放置到一块连续的显存中进行计算，这样就能减少优化器这部分的时间。...使用上述优化，我们将Imagenet1K数据集每epoch训练时间从0.65小时降低到0.43小时 我们还研究了不同GPU配置对训练速度的影响，在不同配置下我们都实现了比DDP baseline更高的吞吐量
如果该指令用于加速网络推理，相比于FP32预期能达到2倍加速。 1.2 为什么要支持Arm32位FP16指令加速？...在Arm64架构手机上，App编译为64位可以获得最大的性能，但Arm64架构也支持按照32位编译的APP运行，而Arm32架构无法支持按照64位编译的APP运行。...仅当算子已支持FP16加速，并且运行平台具备FP16加速硬件时，该层才会使用FP16精度计算。当用户设置的网络精度为PRECISION_HIGH时，可以强制禁用FP16加速。...如下图所示： 在TNN的图优化过程中，当发现Pad层不支持FP16加速时（如图a所示），会在其输入和输出分别插入Reformat层。..._ENABLE，就可以将Armv8.2的优化代码编译到TNN的lib中，当前默认是OFF。
TF32 = TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式 NVIDIA A100/Ampere安培架构 GPU 中的新数据类型，TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的...TF32 采用了与半精度（ FP16 ）数学相同的10 位尾数位精度，这样的精度水平远高于AI 工作负载的精度要求，有足够的余量。...目前，其他非矩阵计算仍然使用FP32 。 为获得最佳性能， A100 还具有经过增强的16 位数学功能。它以两倍于TF32 的速度支持FP16 和Bfloat16 （ BF16 ）。...with full precision print(tf.linalg.matmul(x, y)) # [[2.0002, 2.0002], [2.0002, 2.0002]] 混合精度 是指训练时在模型中同时使用...NVIDIA GPU 使用 float16 执行运算的速度比使用 float32 快，而 TPU 使用 bfloat16 执行运算的速度也比使用 float32 快。
我们以nlp领域常用的优化器adamw结合混合精度训练为例，分析一下model states的显存占用。 针对FP16精度下进行权重更新的问题，apex是以FP32 维护和更新权重。...训练过程中，将各层权重保存为FP32格式(FP32 Master Weights)，每次迭代时，制作这些权重的FP16副本并使用它们用于前向计算和反向计算，更新时将梯度再转换为FP32并用于更新FP32...weights 的shape信息，这一点在深度学习开发过程中要注意，目前zero优化支持NLP常用的adam、adamw优化器。...1）TI-Deepspeed+Ti-Horovod结合通信优化 开源Deepspeed框架中，不使用zero优化器时，模型的反向计算和梯度通信是串行的，在带宽有限或者模型大通信量场景下，梯度通信的开销十分巨大...image.png Deepspeed专门提供了经过优化的cpu adam optimizer，使用cpu offload时，可以使用该optimizer提高训练效率。
比如，编写代码时可以充分利用硬件的特定功能（如支持多种精度：INT8、FP16、BF16、FP32）实现特定的芯片功能（混合精度、结构化稀疏）。然后，用户就可以通过常见的ML软件框架使用这些功能。...量化在推理中的优势 在推理任务中，模型权重和激活函数输出均可被量化，例如可将FP32（训练常用精度）转化为更低精度的表示形式（FP16、BF16和INT8）。使用较低精度可以获得更高的性能和能效。...当把FP32转化为FP16操作时，数据大小可减半，能耗可减少约75%（数据来源：https://arxiv.org/pdf/1506.02626v3.pdf） ，使用的硅面积（silicon area）...FP32的动态范围比FP16和INT8更大，因此，推理中，量化的目的是保留数据中的“信号”，去除数据中的“噪声”，为实现这个目的可以有多种方法。...FP32之所以被选为机器学习默认的浮点数表示形式，是因为训练时FP16可表示的信息量不够大，而FP64可表示的信息量则太大，而且也不必用到这么高的精度。
我们以nlp领域常用的优化器adamw结合混合精度训练为例，分析一下model states的显存占用。 针对FP16精度下进行权重更新的问题，apex是以FP32 维护和更新权重。...训练过程中，将各层权重保存为FP32格式(FP32 Master Weights)，每次迭代时，制作这些权重的FP16副本并使用它们用于前向计算和反向计算，更新时将梯度再转换为FP32并用于更新FP32...weights 的shape信息，这一点在深度学习开发过程中要注意，目前zero优化支持NLP常用的adam、adamw优化器。...1）TI-Deepspeed+Ti-Horovod结合通信优化 开源Deepspeed框架中，不使用zero优化器时，模型的反向计算和梯度通信是串行的，在带宽有限或者模型大通信量场景下，梯度通信的开销十分巨大...cpu offload技术 Deepspeed专门提供了经过优化的cpu adam optimizer，使用cpu offload时，可以使用该optimizer提高训练效率。
假设模型具有 个FP32（32位浮点）参数，需要在GPU上训练这个模型，例如，运行Adam优化器。 通过计算，结果令人震惊。...8位优化器 增加模型尺寸是获得更佳性能的有效途径。然而，训练大模型时需要存储模型、梯度和优化器的状态(例如，Adam的指数平滑和及先前梯度的平方和)，所有这些都存储在数量有限的可用内存之中。...研究人员提出了一种新的8位Adam优化器，论文作者在文中这么说： “它将32位的性能维持到部分原始内存中”。...来看看使用8位Adam之后，鼓舞人心的结果： 可以看出，使用量化的Adam可以节省大约8.5 GB的GPU内存，看起来相当棒！ 理解了它的可用性之后，再来看看如何用python实现它。...由Facebook提供的Bitsandbytes 包是一个围绕CUDA自定义函数的轻量级包装器，封装了 8位优化器和量化函数，利用它可以实现8位Adam的使用。
这里假设模型参数（fp16）、模型梯度（fp16）和Adam状态（fp32的模型参数备份，fp32的momentum和fp32的variance）。...在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么ZeRO-Offload的想法就是：显存不足，内存来补。...在一个典型的服务器上，CPU 可以轻松拥有几百GB的内存，而每个 GPU 通常只有16或32GB的内存。...到目前为止还都是单卡的场景，在多卡场景中，ZeRO-Offload可以利用ZeRO-2，将优化器状态和梯度进行切分，每张卡只保留，结合上ZeRO-Offload同样是将这的优化器状态和梯度卸载到内存，在...输入应提供实质性的内容，使指令具有挑战性，不要超过40字。 8. 不是所有的指令都需要输入。例如，当一个指令询问事实信息，"世界上最高的山峰是什么"，就没有必要提供具体的背景。
Peak Fp16 Tflops为26.9而Peak Fp32 Tflops为13.4，几乎两倍多的差距。很显然使用FP16不论是推理还是训练都会比FP32快一些。...举个例子，我们常见的模型优化有CONV+BN+RELU优化，在推理的时候提前将BN层学习到的两个参数融到卷积操作中，而激活层的操作也可以融入到前面那一层中，减少数据在每个层之间传输导致时间的消耗，从而提升网络推理的时间...下面是NCNN中对算子op做优化的一些函数。感兴趣的可以去NCNN的github仓库看看。 而TensorRT类似于一个黑盒子，最重要的infer没有开源，只开源了解释器。...之前不是说FP32的模型没有问题嘛，而通过上述方法也确定了问题op的范围，那么我将这些范围内的问题op都换成FP32不就可以么？...计算FP32和FP16结果的相似性 当我们尝试导出不同的FP16模型时，除了测试这个模型的速度，还需要判断导出的这个debug_fp16.trt是否符合精度要求，关于比较方式，这里参考： OpenCV中
这里假设模型参数（fp16）、模型梯度（fp16）和 Adam 状态（fp32 的模型参数备份，fp32 的 momentum 和 fp32 的 variance）。...在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么 ZeRO-Offload 的想法就是：显存不足，内存来补。...在一个典型的服务器上，CPU 可以轻松拥有几百 GB 的内存，而每个 GPU 通常只有 16 或 32GB 的内存。...到目前为止还都是单卡的场景，在多卡场景中，ZeRO-Offload 可以利用 ZeRO-2，将优化器状态和梯度进行切分，每张卡只保留，结合上 ZeRO-Offload 同样是将这的优化器状态和梯度卸载到内存...输入应提供实质性的内容，使指令具有挑战性，不要超过 40 字。 不是所有的指令都需要输入。例如，当一个指令询问事实信息，"世界上最高的山峰是什么"，就没有必要提供具体的背景。
03 GPU转码流水线中的TensorRT 前面示例代码中的数据是单个浮点数，这是一种简单场景。而更复杂的场景下，拷贝的数据可以是单张图片或连续图片。...此外，GPU上还带有硬件编码器，可以将处理后的图片进行编码，输出视频码流。在上述流程中，无论是解码，还是数据的处理，还是最后的编码，都可以使数据留在显存上，这样可以实现较高的运行效率。...对于比较知名的视频超分网络EDVR，运行于T4，fp32精度有1.1倍加速，这不是很明显；但fp16精度有2.7倍加速，启用fp16相较于fp32有了进一步的2.4倍加速。...TensorRT默认运行精度是fp32；TensorRT在Volta、Turing以及Ampere GPU上支持fp16/int8的加速计算。 使用fp16非常简单，在构造engine时设置标志即可。...对于EDVR，用ONNX导出的模型，直接运行fp32加速比是0.9，比原始模型慢，但是打开fp16就有了1.8倍加速。fp16对精度的影响不是很大。
当专家的数量太大时，可以考虑使用两层MoE。...FP32精度仅在路由器功能主体内使用，结果将还原到FP16。...算术精度：对于常见的网络算法（如矢量点积、矢量元素求和归约），将部分结果累加到FP32中，然后输出保存为FP16。逐点操作可以在FP16或FP32中执行。...内存高效优化器 优化器也会消耗内存。以主流的Adam优化器为例，其内部需要维护动量和方差，这两者与梯度和模型参数比例基本相同。这意味着，我们需要节省4倍模型权重的内存。...混合精度训练也需要大量内存，因为除了FP16版本之外，优化器还需要保存FP32参数和其他优化器状态的副本。 未被激活、临时缓冲区以及不可用的碎片内存消耗（论文中称为剩余状态）。
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