大模型训练显存优化推理加速方案

当前的深度学习框架大都采用的都是fp32来进行权重参数的存储，比如Python float的类型为双精度浮点数fp64，pytorch Tensor的默认类型为单精度浮点数fp32。随着模型越来越大，加速训练模型的需求就产生了。在深度学习模型中使用fp32主要存在几个问题，第一模型尺寸大，训练的时候对显卡的显存要求高；第二模型训练速度慢；第三模型推理速度慢。其解决方案就是使用低精度计算对模型进行优化。本文主要讲解几种优化显存存储的方法。

1. fp32、fp16、bf16混合精度训练

• FP32 是单精度浮点数，1位符号位，8位指数，23位表示小数，总共32位
• BF16 是对FP32单精度浮点数截断数据，即用8bit 表示指数，7bit 表示小数
• FP16 半精度浮点数，用5bit 表示指数，10bit 表示小数；
  
  与32位相比，采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍，内存需求可以减半。但是这两者精度上差异不一样，BF16 可表示的整数范围更广泛，但是尾数精度较小；FP16 表示整数范围较小，但是尾数精度较高。

1.1 混合精度训练

直接使用半精度进行计算会导致的两个问题的处理：舍入误差(Rounding Error)和溢出错误(Grad Overflow / Underflow)

• 舍入误差
  float16 的最大舍入误差约为 $2^{-10}$，比 float32 的最大舍入误差   2 − 23 ~2 ^{-23}  2