BERT混合精度

最新推荐文章于 2025-03-08 11:56:49 发布
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分类专栏： 深度学习 机器学习 library NLP 文章标签： 混合精度
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/eunicechen/article/details/86243407
本文探讨了Nvidia提出的混合精度方案在不同CUDA版本上的表现差异。指出在CUDA9.0上几乎无加速效果，而在CUDA9.2及更高版本中，得益于cuBLAS库的加入，实现了显著的速度提升。深入分析了混合精度优化框架对于深度学习模型加速的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Nvidia提的混合精度方案的pr，在cuda9.0上几乎没有加速效果，在cuda9.2及以上版本才有加速效果。

仔细阅读源码后 发现，pr中的混合精度的修改只涉及到输入输出部分，transformer_model整体部分并没有做混合精度的改写，所以光从源码程度的混合精度，并不会明显的速度提升。

问题来了：为什么cuda9.2及以上版本能有明显的速度提升？

Answer: cuda9.2及以上版本包含cuBLAS 库，该库是深度学习混合精度优化框架。

优化RoBERTa：在AMD上使用混合精度进行微调
数字人生
08-19 924
在这篇博客中，我们将探讨如何微调鲁棒优化的BERT预训练方法（[RoBERTa]()）大型语言模型，重点在于PyTorch的混合精度功能。具体来说，我们将利用AMD GPU进行混合精度微调，以在不显著影响精度的情况下加快模型训练过程。RoBERTa是Facebook AI开发的双向编码器表示转换模型（[BERT]()）的高级变体。它通过修改预训练中的关键超参数（如移除下一个句子预测机制和使用更大的小批量大小进行训练）来增强BERT。在广泛的自然语言处理（NLP）任务中，该模型表现出优越的性能。
大语言模型原理基础与前沿 混合精度
AI天才研究院
06-16 1085
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混合精度训练-Pytorch
WZZ18191171661的博客
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目录1、需求解读2、F16和FP32的区别与联系3、F16优点简介4、F16缺点简介5、混合精度训练代码实战5.1 代码实现5.2 代码解析6、F16训练效果展示7、个人总结参考资料注意事项 1、需求解读   作为一名算法工程师，我们经常会遇到训练网络的事情，当前训练网络的整个过程基本上都是在N卡上面执行的，当我们的数据集比较大时，训练网络会耗费大量的时间。由于我们需要使用反向传播来更新具有细微变...
混合精度
EveyD的博客
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但是实际上，在训练过程中，内存中占据大部分的基本都是 activations 的值。因此，只要 activation 的值基本都是使用 fp16 来进行存储的话，则最终模型与 fp32 相比起来， 内存占用也基本能够减半。在某些模型中，fp16 矩阵乘法的过程中，需要利用 fp32 来进行矩阵乘法中间的累加(accumulated)，然后再将 fp32 的值转化为 fp16 进行存储。，由于链式法则的存在，loss 上的 scale 也会作用在梯度上。通用的模型 fp16 占用的内存只需原来的一半。
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12-22 1251
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05-18
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Arthur Guo 的专栏
02-17 1998
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参考网址： https://zhuanlan.zhihu.com/p/103685761 （浅谈混合精度的文章） https://flashgene.com/archives/81666.html（华为开源的哪吒）
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