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NVIDIA面向大语言模型的全栈AI解
决方案
王淼，NVIDIA解决方案架构与工程总监
大语言模型生态系统
快速演进导致优化异常挑战
?新的基础大语言模型的发布在提速
?新的算子和定制技术使得优化成为持续变化的目标
?为了最好的精度模型规模继续增加
?从dense到MOE的转变趋势已经形成
需要全栈AI解决方案助力模型开发和应用部署
LLaMa
LLaMaGPTFalconStarcoderChatGLMMPT…
ImagefromMooler0410/LLMsPracticalGuide
Yang,J.,Jin,H.,Tang,R.,Han,X.,Feng,Q.,Jiang,H.,…Hu,X.(2023).HarnessingthePowerofLLMsinPractice:ASurveyonChatGPTandBeyond.arXiv[Cs.CL].Retrievedfrom/abs/2304.13712
大语言模型基础设施
FP32
FP16
BF16
FP8
(E5M2)
FP8
(E4M3)
FP8
相较于FP16/BF162倍的吞吐
signmultiplyaccumulateintoFP32orFP16TCFP8matrixSMRangePrecisionexponent
sign
multiply
accumulateintoFP32orFP16
TC
FP8matrix
SM
RangePrecision
exponentmantissa
e8m23
s
e5m10
s
e8m7
sDD——
e5m2
s—D——
e4m3
sDD——
FP8matrix
bias/act/…
convert
FP32|FP16|BF16|FP8matrix
Allocate1bittoeither
Allocate1bittoeitherrangeorprecision
TransformerEngine
FP8混合精度训练
GEMM采用FP8
每tensor缩放映射输入到FP8累积和输出是FP16/BF16
其它操作仍在高精度参数更新
Softmax
LayerNorm
FP8TensorBF16Tensor
TransformerEngine
算子融合
混合精度训练
TransformerEngine的recipe是什么？
?Delayedscalingstrategy.TheFP8operatorusesscalingfactorobtainedusingthehistoryofamaxes(maximumsofabsolute
values)seeninsomenumberofpreviousiterationsandproducesboththeFP8outputandthecurrentamax,whichgetsstoredinthehistory
?This(transformer_mon.recipe.DelayedScaling)isthecommonAPIamongframeworks,includingPyTorch,TensorFlowandJax
FP8的收敛性证明
Pre-trained
?LLaMA27B
?Dataset:Pile300B
?Tokenizer:LLaMA2,vocab_size=31200
?Hyperparameter:GBS2048_SEQ4096_MBS2_TP2_PP1_DP128
FP8的下游任务证明
Continued-trained
?NextLLM8B(byNVIDIA)
?Dataset:Pile300B
?Tokenizer:GPT-2BPE,vocab_size=50257
?Hyperparameter:GBS1024_SEQ4096_MBS4_TP4_PP1_DP32
HellaSwagWinoGrande
HellaSwag
WinoGrande
数
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