BERT混合精度

最新推荐文章于 2025-08-20 21:33:08 发布
原创 最新推荐文章于 2025-08-20 21:33:08 发布 · 1.3k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#混合精度

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。
部署运行你感兴趣的模型镜像

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。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

深度学习PyTorch混合精度与分布式并行训练优化：提升模型训练效率与性能的技术解析
05-18
文章详细介绍了 PyTorch 框架中混合精度训练和分布式并行训练的技术原理及其应用。混合精度训练通过结合 FP16 和 FP32 浮点数，显著提高了训练速度并减少了显存占用，其核心技术包括 FP32 权重备份和 Loss Scale ...
详解混合精度训练（Mixed Precision Training）
热门推荐
月亮不知道的博客
04-17 1万+
混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种在深度学习中提高训练速度和减少内存占用的技术。在PyTorch中，通过使用半精度浮点数（16位浮点数，FP16）和单精度浮点数（32位浮点数，FP32）的组合。
混合精度训练
05-30 1753
1 什么是混合精度训练？ 通常说的混合精度训练是指float32与float16的混合。混合精度训练比较经典的工作是百度和Nvidia等提出的MIXED PRECISION TRAINING （https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf) 2 为什么要混合精度训练？ 通常的训练都是用float32进行的，但随着深度网络的发展， 模型变得越来越大， 对计算和存储都提出了巨大的挑战。 float16 的存储天然只有float32的一半， 那么用float16代替float32就能减
混合精度训练-Pytorch
WZZ18191171661的博客
11-24 1万+
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
06-15 922
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。
混合精度训练(MAP)
ningyanggege的博客
12-22 1335
使用精度低于32位浮点数的数字格式有很多好处。首先，它们需要更少的内存，可以训练和部署更大的神经网络。其次，它们需要更少的内存带宽，这加快了数据传输操作。第三，数学运算在降低精度的情况下运行得更快，特别是在支持Tensor Core的gpu上。混合精确训练实现了所有这些好处，同时确保与完全精确训练相比，没有任务特定的准确性损失。它通过识别需要完全精度的步骤，并仅对这些步骤使用32位浮点数，而在其他地方使用16位浮点数来实现这一点。
提速200%的BERT微调术：混合精度+梯度累积实战代码详解​
聚客AI官方优快云博客
06-22 779
本文介绍了使用BERT模型进行文本分类任务的完整流程。主要内容包括：1) 环境准备与IMDB数据集加载；2) BERT数据处理与编码方法；3) 模型微调实战，包含训练配置、循环训练和可视化评估；4) 模型评估与推理API封装；5) 工业级优化技巧如混合精度训练和梯度累积；6) 任务扩展指南和部署优化方案。通过3小时训练可获得93%+准确率的分类模型，并提供了从开发到部署的完整解决方案。文章还包含实践中的常见问题处理建议。
浅谈混合精度训练
eso1983的博客
02-07 568
如BERT、GPT-3、Transformer等参数量巨大的模型，混合精度可降低显存占用，使单卡训练更大模型成为可能。自动将部分运算转换为FP16（如矩阵乘），其他运算保持FP32（如softmax），平衡速度与稳定性。如CLIP、ALBEF等融合视觉与文本的模型，混合精度减少多模态数据并行处理的显存消耗。解决FP16梯度值过小（下溢）的问题，通过放大梯度确保更新有效性，缩放因子自动调整。加速生成器和判别器的对抗训练过程，同时避免因FP16精度不足导致的训练不稳定。# 6. 更新权重（自动转为FP32）
代码片段：使用BERT进行混合精度训练
02-23
### 使用 BERT 进行混合精度训练 为了提高训练效率并减少内存占用，在使用 DistilBERT 或其他变体进行自然语言处理任务时可以采用混合精度训练方法。这种方法利用 FP16 和 FP32 数据类型的组合来加速计算过程，同时...
DeepSeek底层揭秘——FP8混合精度训练
Arthur Guo 的专栏
02-17 2781
FP8混合精度训练是一种通过结合低精度（FP8）和高精度（FP16/FP32）计算的深度学习优化技术，能够显著减少内存占用和计算复杂度，同时保证模型性能。相比传统的 FP32（32位浮点数）和 FP16（16位浮点数），FP8 的表示范围更小，但通过混合精度训练策略，可以在不显著损失模型性能的情况下，提升训练效率。：相比传统的 FP16 训练，FP8 混合精度训练提升了 30% 的训练速度，同时显存占用减少了 40%。：在医疗影像数据的分割任务中，使用 FP8 表示特征图，结合 FP32 进行关键计算。
混合精度训练（Mixed Precision Training）
最新发布
mayaohao的博客
08-20 976
数值精度是计算机存储和计算浮点数（带小数点的数，如 3.14、0.0012）时的 “精度等级”，核心差异在于占用的内存位数—— 位数越多，精度越高，但内存 / 显存消耗也越大，计算速度越慢。精度类型英文缩写内存占用（每数值）精度特点适用场景单精度浮点数FP3232 位（4 字节）精度高、动态范围大（可表示极大小的数），数值误差小传统深度学习训练（默认选择）半精度浮点数FP1616 位（2 字节）
Ｍｉｘｅd-precision(混合精度训练)
jiangbo1017的专栏
02-12 1万+
混合精度训练 最近刚好在做相关工作，所以花点时间对混合精度进行模型训练进行一下理解与总结．详细数据请参考百度与ｎｖｉｄｉａ联合放在ａｒxiv上的论文：https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 概述 深度学习模型的计算任务分为训练和推理．训练往往是放在云端或者超算集群中，利用ＧＰＵ强大的浮点计算能力，来完成网络模型参数的学习过程．一般来说训练时，计算资源往...
混合精度训练-Automatic Mixed Precision
cyy2learn的博客
02-22 1552
双/单/半精度浮点数 在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数（FP16）来加速训练。 以下简单对比双/单/半精度浮点数： 双精度浮点数：FP64（64bits=8bytes） 单精度浮点数：FP32 （32bits=4bytes） 半精度浮点数：FP16 (16bits=4bytes) 可以看到，双/单/半精度浮点数表示的范围不同，因此存储它们所需要的硬件内存也不同了。 其中，一个FP16浮点数占用内存是FP32的一半，但是它所表示的范围也大大减少，因此，纯粹使用FP16进行
混合精度训练：平衡计算速度和模型精度
AI天才研究院
11-22 970
混合精度训练概述 混合精度训练是一种在深度学习模型训练过程中使用不同精度浮点数的方法，旨在平衡计算速度和模型精度。这种方法利用了浮点数的精度与计算资源之间的权衡，通过在不同阶段使用不同的浮点数格式，可以实现计算性能的提升，同时保持模型性能的稳定。 1.1 什么是混合精度训练 混合
PyTorch 基础学习（13）- 混合精度训练
花千树的专栏
08-21 2187
本文详细介绍了 PyTorch 中混合精度训练的基本概念、关键方法及其作用、适用场景，并提供了实际应用的代码示例。混合精度训练通过结合使用高精度（如 torch.float32）和低精度（如 torch.float16 或 torch.bfloat16）的数据类型，旨在提升模型训练的速度和效率，同时保持计算的准确性。核心工具包括 torch.autocast（用于自动选择合适的数据类型）和 torch.amp.GradScaler（用于防止梯度下溢）。
浅谈混合精度
霜叶的博客
08-27 743
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）
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值