GPU, ускорители и инфраструктура LLM

FP8

Определение

FP8 — семейство 8-битных форматов чисел с плавающей точкой, в которых разное число бит отводится порядку и дробной части. Метка FP8 сама по себе не задаёт способ масштабирования и округления.

Также ищут: 8-битные форматы с плавающей точкой · форматы FP8

Зачем это знать

Вы сможете отличить широкий диапазон от мелкого шага и рассчитать потерю точности в выбранном формате.

Связи из словаря

Карта понятия

Доказательная часть

Что подтверждено

  1. В E4M3 и E5M2 из статьи знак, порядок и дробь занимают соответственно 1/4/3 и 1/5/2 бита; конечные положительные максимумы — 448 и 57 344. Из этих кодировок следует, что шаг на [1,2) — 1/8 для E4M3 и 1/4 для E5M2.

    Граница применимости: Распределение битов и максимумы — варианты статьи v2; шаг выведен для [1,2). Другие кодировки FP8 не охватываются.

  2. В current scaling Transformer Engine 2.14.0 amax — максимальный модуль значений тензора, F — наибольшее конечное значение формата. При ненулевом amax вход x умножают на m=F/amax и округляют в FP8, получая число q. Для тензора хранят один обратный масштаб s=1/m в FP32; q·s приближает исходное x. RTNE выбирает ближайшее значение, при равном расстоянии — с нулевым младшим битом дробной части.

    Граница применимости: Current scaling Transformer Engine 2.14.0 при ненулевом amax. Не относится к MXFP8, блочному или отложенному масштабированию.

  3. Входной формат тензора не задаёт арифметику и формат результата операции. В экспериментах статьи 2022 года тензоры преобразовывали в FP8 и обратно в FP16/BF16; вычисления выполняли в большей разрядности. Это проверка численного поведения, не измерение скорости FP8 на GPU.

    Граница применимости: Только граница симуляции, описанная в статье; выводов о скорости или совместимости оборудования нет.

Перед спецификацией

Что проверить

  1. Уточните, какая именно кодировка FP8 используется: E4M3 или E5M2.
  2. Запишите множитель масштабирования и обратный масштаб отдельно.
  3. Проверьте, какая арифметика применяется после преобразования входного тензора.
Открытые основания

Первоисточники

  • Исследование1
  • Документация1
  • Первичная публикация
    FP8 Formats for Deep Learning Paulius Micikevicius и соавторы · Версия 2 от 29 сентября 2022 года; §§ 2–4, таблица 1 · проверено

    Статья описывает кодировки E4M3/E5M2 и моделирование преобразований.

    Утверждения: 01 · 03

  • Официальная документация
    FP8 Current Scaling NVIDIA Transformer Engine · Transformer Engine 2.14.0; разделы Scaling factors и Quantization · проверено

    Раздел описывает текущий рецепт масштабирования по тензору.

    Утверждения: 01 · 02

Карта знаний

Связанные понятия

Из знания — в навык

Курсы по теме

В каталоге

  • Сравнить графические ускорители — Сравните кандидатов для выбранного запуска; поддержку нужной кодировки FP8 и операций проверьте по документации GPU и вычислительной библиотеки.
Подтвердите действие