AI训练的重大突破：FP8大显身手，快如闪电，省钱又给力

人工智能

2022-12-30 08:16:12

FP8：AI 训练的革命性技术

FP8：一种令人兴奋的新数据类型

FP8，也被称为半精度浮点数，是一种数据类型，使用 8 位而不是通常的 32 位来表示数字。这种精度的降低意味着 FP8 数据量更小、处理速度更快。在 AI 训练领域，FP8 因其显著减少模型参数数量和加快训练速度的能力而备受关注。

微软：FP8 的坚定支持者

微软是 FP8 训练技术的坚定支持者。在最近的一项研究中，微软发现使用 FP8 训练大型语言模型可以将训练速度提高 64%，并将内存占用降低 42%。这些令人印象深刻的成果使 FP8 成为训练大型语言模型的理想选择。

FP8 在大型语言模型训练中的潜力

大型语言模型 (LLM) 具有令人难以置信的语言理解和生成能力，但解锁这些先进功能需要巨型模型规模和大量的训练计算。在这个背景下，FP8 训练技术将发挥至关重要的作用，尤其是在我们专注于 OpenAI 提出的超级智能概念时。

FP8 训练技术可以大幅降低大型语言模型的训练成本，使训练更大规模的模型成为可能。同时，FP8 训练技术还可以加快大型语言模型的训练速度，从而使大型语言模型的开发和部署更具效率。

FP8：AI 训练的未来

FP8 训练技术是一种变革性的技术，有望彻底改变 AI 训练的方式。这种技术可以降低模型训练成本，加快模型训练速度，并使训练更大规模的模型成为现实。随着 FP8 训练技术的不断发展，它将在 AI 训练领域发挥越来越关键的作用。

代码示例

以下是使用 FP8 训练 TensorFlow 模型的代码示例：

import tensorflow as tf

# Create a model with FP32 weights and biases
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', use_bias=True),
  tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='sigmoid', use_bias=True)
])

# Compile the model with FP32 precision
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Convert the model to FP16 precision
model = tf.keras.models.load_model(filepath='model.h5', custom_objects={'relu': tf.nn.relu}, compile=False)

# Compile the converted model with FP16 precision
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])