Akopọ
Ikẹkọ konge adapọ ṣe iyara ikẹkọ nẹtiwọọki nkankikan ati gige lilo iranti nipasẹ ṣiṣe iṣiro pupọ julọ ni aaye lilefoofo 16-bit dipo 32-bit. O jẹ ki GPU kanna ṣe ikẹkọ awọn awoṣe nla ni iyara pẹlu fere ko si pipadanu ni deede.
Ikẹkọ Itọkasi Adalu jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn.
Jin Dive
Ikẹkọ aṣa tọju awọn iwuwo ati ṣiṣe iṣiro ni aaye lilefoofo 32-bit (FP32). Isọye ti o dapọ nlo awọn ọna kika 16-bit ti o kere ju (FP16 tabi bfloat16) fun awọn isodipupo matrix wuwo, lakoko ti o tọju 32-bit 'daakọ tuntun' ti awọn iwuwo fun awọn imudojuiwọn iduroṣinṣin. Nitori awọn nọmba 16-bit jẹ idaji iwọn, ibamu diẹ sii ni iranti GPU ati Awọn Cores Tensor ṣe ilana wọn ni aijọju 2-8x yiyara. Apeja naa jẹ sakani dín FP16: awọn gradients kekere le wa labẹ sisan si odo. Atunṣe boṣewa jẹ igbelowọn pipadanu, eyiti o ṣe isodipupo pipadanu nipasẹ ifosiwewe nla ṣaaju isọdọtun nitorinaa awọn gradients kekere duro ni aṣoju, lẹhinna pin pin sẹhin ṣaaju imudojuiwọn iwuwo. NVIDIA's Apex ati AMP ti a ṣe sinu (Konge Adalu Aifọwọyi) ni PyTorch ati TensorFlow ṣe adaṣe eyi.
Imọ-imọ-ẹrọ
FP16 ni awọn ege olupilẹṣẹ 5 nikan, fifun ni iwọn ti o ni agbara kekere ti o fa ki iṣan omi kekere. Bfloat16 ntọju awọn iwọn olutayo 8 (ibaramu iwọn FP32) ṣugbọn awọn die-die mantissa diẹ, nitorinaa o ṣọwọn nilo iwọn pipadanu - idi pataki kan Google TPUs ati awọn GPU ode oni ṣe ojurere rẹ. Awọn Cores Tensor mu iṣẹ naa pọ si nipa isodipupo awọn iṣẹ ṣiṣe 16-bit ṣugbọn ikojọpọ awọn akopọ apa kan ni FP32, titoju deede nibiti awọn aṣiṣe akopọ yoo bibẹẹkọ pọ.
Mastering Adalu konge Training
Ikẹkọ konge adapọ ṣe iyara ikẹkọ nẹtiwọọki nkankikan ati gige lilo iranti nipasẹ ṣiṣe iṣiro pupọ julọ ni aaye lilefoofo 16-bit dipo 32-bit. O jẹ ki GPU kanna ṣe ikẹkọ awọn awoṣe nla ni iyara pẹlu fere ko si pipadanu ni deede. Ikẹkọ Itọkasi Adalu jẹ bulọọki ile imọ-ẹrọ ti o ni ipa lori didara awoṣe, idiyele amayederun, lairi, ati igbẹkẹle ni iwọn. Lati kọ oye ti o jinlẹ, ṣe itọju Ikẹkọ Iṣeduro Ajọpọ bi awoṣe iṣẹ, kii ṣe ẹya ẹyọkan: ṣalaye awọn abajade ti o fẹ, ṣalaye awọn arosọ, ati yapa ohun ti eto le ṣe ni igbẹkẹle lati ohun ti o tun nilo idajọ amoye.
Ni iṣe, awọn ẹgbẹ ti o lagbara ti o nlo Ikẹkọ Iṣeduro Iṣeduro Ajọpọ ṣe iṣapeye faaji, data, ati awọn yiyan amayederun lodi si igbẹkẹle ati idiyele. Wọn ṣe akọsilẹ awọn ibeere aṣeyọri ti o fojuhan, idanwo lodi si data ojulowo ati ṣiṣan iṣẹ, ati atunbere ti o da lori awọn ilana ikuna ti a ṣakiyesi dipo awọn bori ala-akoko kan. Eyi ni ibiti oye imọ-jinlẹ yipada si agbara ti o tọ kọja ọja, eto imulo, ati awọn iṣẹ ṣiṣe.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni akoko kanna, Imudara iwọn ala kan le tọju awọn ailagbara eto to gbooro. Ọna resilient julọ julọ ni lati darapọ iyara idanwo pẹlu ibawi ijọba: ṣiṣe awọn awakọ awakọ, mu ẹri mu, ṣe atẹjade awọn iwe ipinnu, ati imudojuiwọn awọn aabo nigbagbogbo bi ihuwasi awoṣe, awọn ireti olumulo, ati awọn ibeere ilana ti dagbasoke.
Ipa Ilana
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun.
Awọn ipinnu faaji ṣe awakọ iṣẹ ati idiyele iṣẹ fun awọn ọdun. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan.
Ẹkọ imọ-ẹrọ ṣe iranlọwọ fun awọn ẹgbẹ lati yan akopọ to tọ, kii ṣe ọkan tuntun nikan. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ.
Awọn yiyan imọ-ẹrọ to dara julọ dinku awọn iṣẹlẹ igbẹkẹle ni iṣelọpọ. Ni awọn imuṣiṣẹ ti o ni agbara giga, eyi ni a tumọ si awọn ofin iṣiṣẹ wiwọn, awọn aala nini, ati awọn ilana atunyẹwo loorekoore ki awọn ẹgbẹ le ṣe iwọn igbẹkẹle dipo iwọn aibikita.
Real-World imuse
PyTorch's torch.cuda.amp.autocast n murasilẹ lupu ikẹkọ si aijọju iranti idaji ati ilọpo meji lori GPU kan
Ikẹkọ awọn awoṣe ede nla bii awọn oluyipada ara-GPT ni bfloat16 lori awọn TPU lati yago fun yiyi iwọn-pipadanu
Ni ibamu iwọn ipele ti o tobi julọ lori olumulo RTX GPU nipa yiyipada ikẹkọ aworan ResNet lati FP32 si FP16
FP8 dapọ konge lori NVIDIA H100 GPUs lati ge idiyele ti iṣaju iṣaju awọn awoṣe iwọn-aala
Awọn Ilana imuse
Adalu konge Ikẹkọ ni iwa
PyTorch's torch.cuda.amp.autocast n murasilẹ lupu ikẹkọ si aijọju iranti idaji ati ilọpo meji lori GPU kan.
PyTorch's torch.cuda.amp.autocast n murasilẹ lupu ikẹkọ kan ni aijọju iranti idaji ati iṣelọpọ ilọpo meji lori Awọn ẹgbẹ GPU kan nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Adalu konge Ikẹkọ ni iwa
Ikẹkọ awọn awoṣe ede nla bii awọn oluyipada ara GPT ni bfloat16 lori awọn TPU lati yago fun yiyi iwọn-pipadanu.
Ikẹkọ awọn awoṣe ede nla bii awọn oluyipada ara GPT ni bfloat16 lori awọn TPUs lati yago fun isọdọtun ipadanu Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa mejeeji awọn anfani iṣelọpọ ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Adalu konge Ikẹkọ ni iwa
Ni ibamu iwọn ipele ti o tobi julọ lori olumulo RTX GPU nipa yiyipada ikẹkọ aworan ResNet lati FP32 si FP16.
Imudara iwọn ipele ti o tobi ju lori olumulo RTX GPU nipasẹ yiyipada ikẹkọ aworan ResNet lati FP32 si Awọn ẹgbẹ FP16 nigbagbogbo gba awọn abajade to dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodiwọn didara ni iwaju, tọju ọna imudara eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe ni akoko pupọ.
Adalu konge Ikẹkọ ni iwa
FP8 dapọ konge on NVIDIA H100 GPUs lati ge awọn iye owo ti pretraining Furontia-iwọn si dede.
FP8 dapọ konge lori NVIDIA H100 GPUs lati ge idiyele ti iṣaju iṣaju awọn awoṣe iwọn-aala Awọn ẹgbẹ nigbagbogbo gba awọn abajade ti o dara julọ nigbati wọn ṣalaye awọn ilodi didara ni iwaju, tọju ọna igbega eniyan fun awọn ọran eti, ati tọpa awọn anfani iṣelọpọ mejeeji ati awọn idiyele aṣiṣe lori akoko.
Awọn ewu & Awọn ọna iṣọ
Ṣiṣepe ala-ilẹ kan le tọju awọn ailagbara eto ti o gbooro.
Awọn ohun elo amayederun ati awọn idiyele itọju nigbagbogbo ni aibikita.
Aabo ati awọn ela akiyesi le dagba bi awọn eto ṣe di eka sii.
Ilana Ilana imuse
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse.
Ṣetumo lairi, didara, ati awọn ibi-afẹde idiyele ṣaaju imuse. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data.
Aṣepari labẹ ẹru ojulowo ati awọn ipo data. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo.
Abojuto ohun elo fun awọn aṣiṣe, fiseete, ati ipa olumulo. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn.
Mura ipadasẹhin pada ati awọn ipa ọna esi iṣẹlẹ ṣaaju iwọn. Ṣe itọju igbesẹ kọọkan bi ẹnu-ọna ẹri: ti awọn ibeere ko ba ni ibamu, daduro yiyọ kuro, pa aafo naa, ati lẹhinna faagun lilo.