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原標題：一行代碼訓練成本再降30%，AI大模型混合精度訓練再升級｜開源
關鍵字：報告,精度,模型,張量,矩陣
文章來源：量子位
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內容摘要：

允中 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIFP8通過其獨特的數值表示方式，能夠在保持一定精度的同時，在大模型訓練中提高訓練速度、節省內存占用，最終降低訓練成本。
AI大模型開發系統Colossal-AI的混合精度訓練再度升級，支持主流的BF16(O2) + FP8(O1)的新一代混合精度訓練方案。
僅需一行代碼，即可對主流LLM模型能夠獲得平均30%的加速效果，降低相應大模型開發成本，并保證訓練收斂性。
無需引入額外的手寫CUDA算子，避免了較長的AOT編譯時間和復雜的編譯環境配置。
開源地址：https://github.com/hpcaitech/ColossalAI
FP8混合精度訓練低精度計算一直是GPU硬件發展趨勢。
從最早的FP32，到目前通用的FP16/BF16，再到Hopper系列芯片(H100, H200, H800等）支持的FP8，低精度計算速度越來越快，所需的內存也越來越低，非常符合大模型時代對硬件的需求。
目前FP8混合精度訓練影響訓練結果的最大因素就是scaling方案，常見的方案有兩種：
延遲scaling
實時scaling
延遲scaling采用

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