完全用FP8来进行大模型的训练和推理是否会在不久的将来成为现实？
2023-09-27 阅读 90
使用FP8（8位浮点数）进行大模型的训练和推理在某种程度上可以成为现实，但需要解决一些挑战。
首先，使用低精度的数据类型（如FP8）可能会导致精度损失。大型模型通常需要高精度来保持模型的准确性。因此，需要开发新的算法和技术来在低精度下保持模型的性能。
其次，低精度计算需要更多的计算资源和时间来处理。由于低精度计算需要更多的操作，这可能会增加训练和推理的时间成本。因此，需要优化硬件和软件，以提高低精度计算的效率。
最后，低精度计算可能会增加模型的训练和推理的错误率。较低的精度可能导致更多的舍入误差和数值不稳定性，从而影响模型的性能。因此，需要采用技术手段来减少这些错误，并确保模型的准确性。
总之，虽然使用FP8进行大模型的训练和推理在某种程度上是可能的，但目前仍面临一些挑战。未来的研究和技术发展可能会解决这些问题，使得完全使用FP8成为现实。
更新于 2023年09月27日
