当谈论 FP8 训练的时候，我们到底在聊什么?

主要观点总结

本文详细介绍了FP8精度训练的技术细节，包括其计算、存储和通信等方面的优化。FP8是一种8位浮点数格式，NVIDIA的Tensor Core支持其运算。使用FP8进行训练可以加速计算、节约显存并加速通信，同时给出了三种FP8训练方案：Per-tensor scaling、Blockwise scaling和MXFP8 scaling。文章还讨论了FP8训练对显存的影响，指出FP8可以减少激活值的显存占用，但可能增加权重显存占用。此外，文章还讨论了FP8训练在模型并行通信中的应用，如TP和EP通信的FP8加速方案。

关键观点总结

关键观点1: FP8简介

FP8是一种8位浮点数格式，NVIDIA的Tensor Core支持其运算。使用FP8进行训练可以加速计算、节约显存并加速通信。

关键观点2: FP8训练方案

给出了三种FP8训练方案：Per-tensor scaling、Blockwise scaling和MXFP8 scaling，并讨论了它们的计算流程和存储需求。

关键观点3: FP8对显存的影响

FP8可以减少激活值的显存占用，但可能增加权重显存占用。讨论了FP8训练在模型并行通信中的应用，如TP和EP通信的FP8加速方案。