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Transformer架构是众多大语言模型和生成式AI模型的骨干网络。随着模型规模的增长，训练运行消耗更多的GPU算力和内存。NVIDIA的低精度训练优化技术通过使用FP8和NVFP4等窄精度格式，在保持模型精度的同时显著降低训练所需的内存和计算资源。FP8格式相比传统FP16，将每个参数占用的位数减少了一半，使GPU可以在相同的显存容量
Transformer架构是众多大语言模型和生成式AI模型的骨干网络。随着模型规模的增长，训练运行消耗更多的GPU算力和内存。NVIDIA的低精度训练优化技术通过使用FP8和NVFP4等窄精度格式，在保持模型精度的同时显著降低训练所需的内存和计算资源。FP8格式相比传统FP16，将每个参数占用的位数减少了一半，使GPU可以在相同的显存容量
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Transformer架构是众多大语言模型和生成式AI模型的骨干网络。随着模型规模的增长，训练运行消耗更多的GPU算力和内存。NVIDIA的低精度训练优化技术通过使用FP8和NVFP4等窄精度格式，在保持模型精度的同时显著降低训练所需的内存和计算资源。FP8格式相比传统FP16，将每个参数占用的位数减少了一半，使GPU可以在相同的显存容量下训练更大的模型或使用更大的批处理大小。
NVIDIA在Hopper架构中引入了FP8支持，在Blackwell架构中进一步引入了NVFP4格式。低精度训练优化指南涵盖了混合精度训练的完整工作流：如何选择合适的精度格式、如何处理精度敏感层、如何通过损失缩放防止梯度下溢，以及如何利用AMP简化集成。在使用FP8训练可以在保持与BF16相当的模型质量的同时，将训练速度提升1.5-2倍，显存占用降低40%以上。
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