tag tensor-core

Mixed Precision Training Nedir? FP16/BF16 ile Hızlı AI Eğitimi (Karışık Kesinlikli Eğitim)

Bu sayfada tensor-core (Mixed Precision Training Nedir? FP16/BF16 ile Hızlı AI Eğitimi (Karışık Kesinlikli Eğitim)) etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

Karışık Kesinlikli Eğitim (Mixed-Precision Training), derin öğrenme modellerinin eğitim sürecini hızlandırmak ve bellek kullanımını optimize etmek amacıyla farklı kayan nokta kesinliklerini bir arada kullanan bir tekniktir. Yöntem, ileri ve geri yayılım hesaplamaları ile matris çarpımları için düşük kesinlikli sayı formatları (FP16 veya BF16) kullanırken, model ağırlıklarının ana kopyasını ve kayıp biriktirmesini tam kesinlikte (FP32) tutar. Bu hibrit yaklaşım, sayısal kararlılığı ve model doğruluğunu korurken bellek tüketimini yaklaşık %50 azaltır ve eğitim hızını 2-3 kat artırır. Teknik, NVIDIA'nın Volta ve Turing GPU mimarilerinde Tensor Core'ların tanıtılmasıyla pratik hale gelmiştir. PyTorch ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler, Otomatik Karışık Kesinlik (AMP) araçlarıyla geliştiricilerin bu tekniği minimal kod değişikliğiyle uygulamasını sağlar. Karışık kesinlikli eğitim, özellikle büyük dil modelleri ve transformer mimarileri için endüstri standardı haline gelmiştir. Micikevicius ve ekibi tarafından BAIDU Research ve NVIDIA işbirliğiyle geliştirilen bu yaklaşım, ICLR 2018'de sunulmuştur.

⚡

Mixed Precision Training Nedir? FP16/BF16 ile Hızlı AI Eğitimi (Karışık Kesinlikli Eğitim)

Karışık Kesinlikli Eğitim (Mixed-Precision Training), derin öğrenme modellerinin eğitim sürecini hızlandırmak ve bellek kullanımını optimize etmek amacıyla farklı kayan nokta kesinliklerini bir arada kullanan bir tekniktir. Yöntem, ileri ve geri yayılım hesaplamaları ile matris çarpımları için düşük kesinlikli sayı formatları (FP16 veya BF16) kullanırken, model ağırlıklarının ana kopyasını ve kayıp biriktirmesini tam kesinlikte (FP32) tutar. Bu hibrit yaklaşım, sayısal kararlılığı ve model doğruluğunu korurken bellek tüketimini yaklaşık %50 azaltır ve eğitim hızını 2-3 kat artırır. Teknik, NVIDIA'nın Volta ve Turing GPU mimarilerinde Tensor Core'ların tanıtılmasıyla pratik hale gelmiştir. PyTorch ve TensorFlow gibi popüler çerçeveler, Otomatik Karışık Kesinlik (AMP) araçlarıyla geliştiricilerin bu tekniği minimal kod değişikliğiyle uygulamasını sağlar. Karışık kesinlikli eğitim, özellikle büyük dil modelleri ve transformer mimarileri için endüstri standardı haline gelmiştir. Micikevicius ve ekibi tarafından BAIDU Research ve NVIDIA işbirliğiyle geliştirilen bu yaklaşım, ICLR 2018'de sunulmuştur.

arrow_forward