FP16 和 FP8 GPU 指南：深入探討低精度 AI 加速

技術基礎

解構浮點格式

浮點數由符號、指數（數值）和尾數（精度）組成。指數位和尾數位之間的權衡定義了格式在動態範圍和精度之間的平衡。雖然 FP16 使用的指數位比 FP32 少，因此很容易出現梯度消失，但 Google 的 BF16 (BFloat16) 格式保留了 FP32 的 8 個指數位，以犧牲精度為代價保留了動態範圍。這使得 BF16 對於訓練特別有效。

為什麼要使用降低的精度？

增加吞吐量

每秒執行的運算量增加 2 倍到 4 倍，顯著加速人工智能核心的矩陣數學。

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減少內存使用

將內存需求減半或四分之一，從而在相同的硬件上允許更大的模型和更大的訓練批量大小。

提高能源效率

不太複雜的計算和減少的數據移動​​可以大幅降低功耗，使大規模人工智能更具可持續性。

可視化內存和帶寬增益

FP32（基線）

100GB

內存佔用

FP16/BF16

50GB

縮小 2 倍

FP8

25GB

縮小 4 倍

內存使用量的減少還意味著要移動的數據更少，從而有效地增加內存帶寬並減少延遲。

混合精度訓練

為了在不犧牲準確性的情況下獲得較低精度的好處，使用了一種稱為混合精度訓練的技術。這是確保數值穩定性的三部分策略。

FP32

1. 掌握重量

維護權重的高精度副本。

→

FP16

2. 快速計算

使用快速半精度進行前向/後向傳遞。

→

損失縮放

3. 防止下溢

尺度損失以保持小梯度的可表示性。

複製
# PyTorch 自動混合精度 (AMP) 示例

import torch
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler

# Initialize scaler
scaler = GradScaler()

for data, label in data_loader:
    optimizer.zero_grad()
    # Cast operations to FP16/BF16
    with autocast():
        output = model(data)
        loss = loss_fn(output, label)
    # Scale loss and call backward()
    scaler.scale(loss).backward()
    # Update weights
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

實際應用和市場影響

向較低精度的過渡不僅僅是一種學術活動；也是一種學術活動。它是推動我們這個時代最重大技術進步的引擎。通過使大規模計算變得可行，FP16 和 FP8 開闢了新的領域。

生成式人工智能和大型語言模型

像 GPT-4 和 Llama 3 這樣具有數千億參數的訓練和推理模型只能使用低精度格式。它們大大減少了這些艱鉅任務的時間和成本。

科學發現與高性能計算

氣候建模、藥物發現和材料科學等領域利用降低的模擬精度來容忍微小的錯誤，但需要巨大的吞吐量，從而加快了研究的步伐。

自治系統

自動駕駛汽車中的實時物體檢測和傳感器融合需要高速推理。低精度格式可以在功耗和延遲至關重要的邊緣設備上加快決策速度。

推薦引擎

Netflix 和 Amazon 等平台用於推薦的海量數據集經過更有效的訓練，可以創建更複雜、更準確的模型，從而增強用戶體驗。

硬幣的另一面：挑戰和細微差別

雖然好處是革命性的，但採用低精度計算也並非沒有挑戰。它需要仔細的工程設計和對所涉及的權衡的深刻理解，以避免損害模型的準確性和可靠性。

• 數值穩定性：主要風險是數值溢出（值變得太大）或下溢（值變為零）。損失縮放等技術至關重要，但會增加複雜性。
• 調試複雜性：識別混合精度模型中的發散或精度下降的來源可能比穩定的 FP32 環境更具挑戰性。
• 軟件和硬件碎片化：不同的硬件支持不同的格式（FP16、BF16、FP8 變體），並且軟件必須能夠適應。這可能會導致不可移植的代碼和供應商鎖定。
• 不是通用解決方案：一些算法，特別是科學計算中的算法，對精度誤差高度敏感，並且在沒有大量研究和驗證的情況下無法輕易轉換。

供應商分析：三方競賽

人工智能霸主之戰由三個科技巨頭展開，每個巨頭都有獨特的硬件和軟件集成戰略。

NVIDIA：主導生態系統

NVIDIA 憑藉其 Tensor Core 和成熟的 CUDA 軟件推動了低精度革命。從 Pascal 到 Blackwell，每一代 GPU 都引入了新的格式和自動化，例如 FP8 的 Transformer Engine，從而鞏固了其市場領導地位。

關鍵區別：緊密集成的硬件和軟件生態系統（CUDA）是事實上的行業標準，創造了強大的競爭護城河。

AMD：開源挑戰者

AMD 憑藉其面向數據中心的 CDNA 架構和麵向消費者的 RDNA 已成為強大的挑戰者。 Instinct MI300 系列與 NVIDIA 的最佳產品直接競爭，提供海量內存容量和 FP8 支持，所有這些均由開源 ROCm 軟件平台提供支持。

關鍵區別：專注於開放標準 (ROCm/HIP) 和內存容量方面的領先地位，為專有鎖定提供強大的替代方案。

英特爾：異構的未來

英特爾的戰略以可擴展的 Xe 架構和開放的跨平台 oneAPI 標準為中心。借助 Arc 和 Max 系列 GPU 中的 Xe Matrix Extensions (XMX)，英特爾旨在打破供應商鎖定，實現跨 CPU、GPU 和其他加速器的無縫計算的未來。

關鍵區別：倡導針對不同硬件的統一、開放的軟件模型（oneAPI），旨在實現軟件層的商品化。

軟件戰場

直接比較揭示了一個充滿活力的市場。雖然 NVIDIA 佔據了峰值性能桂冠，但 AMD 在內存和性價比方面展開了激烈的競爭，將自己定位為強大的替代者。

過濾 GPU

小販：

英偉達

AMD

精確：

FP8

FP16/BF16

FP4/FP6

性能比較（稀疏 TFLOPS）

未來之路：Sub-8 位及以上

對性能和效率的追求是不懈的。該行業已經轉向更緊湊的格式，例如 FP6 和 FP4，主要用於人工智能推理。這一趨勢提升了智能軟件的作用，例如 NVIDIA 的 Transformer Engine，它可以動態管理不斷增長的精度。

超越浮點：量化的興起

對於延遲至關重要的推理工作負載，業界越來越多地採用整數格式（INT8、INT4）。量化將經過訓練的浮點模型轉換為使用低位整數，從而大大降低計算成本和功耗。雖然此過程可能會導致準確性損失，但量化感知訓練 (QAT) 等技術有助於減輕影響，使其成為高效邊緣 AI 的基石。

定論

單精度統治的時代已經結束。未來屬於能夠為整個精密層級提供最智能、自動化、高效管理的生態系統。未來十年的核心挑戰將是靈活硬件和掌握它所需的智能軟件的複雜協同設計。