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《大模型训练的优化秘籍:混合精度训练与梯度累积》
混合精度训练是一种在训练深度学习模型时同时使用多种精度(通常是16位浮动点数和32位浮动点数)进行计算的技术。具体来说,模型中的部分操作(如前向传播和反向传播的权重更新)使用16位浮动点数(FP16),而其他操作(如损失计算和梯度更新)仍然使用32位浮动点数(FP32)。减少显存占用:FP16所需的显存只有FP32的一半,因此可以在同样的硬件上训练更大的模型。提高计算效率:现代GPU(如NVIDIA A100、V100等)对FP16的计算支持非常好,能够在不影响训练精度的情况下加速计算。
——来自博客 https://blog.csdn.net/sjdgehi/article/details/146234474
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