论文：以FP6-LLM新装包格式加速训练，实现全张量核心利用
talkingdev • 2024-04-30
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浮点精度的降低能够提高训练速度，但可能会导致不稳定的现象。最新的研究论文展示，通过新的装包格式FP6-LLM，可以在不引发常见不稳定性或由于尝试不当引发的训练速度下降的情况下，实现全张量核心的利用。这一突破性的成果，将有望为深度学习和人工智能等领域的计算任务带来显著的效率提升。
talkingdev • 2024-04-30
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浮点精度的降低能够提高训练速度，但可能会导致不稳定的现象。最新的研究论文展示，通过新的装包格式FP6-LLM，可以在不引发常见不稳定性或由于尝试不当引发的训练速度下降的情况下，实现全张量核心的利用。这一突破性的成果，将有望为深度学习和人工智能等领域的计算任务带来显著的效率提升。