¿La precisión mixta acelera el entrenamiento?

La precisión mixta es una técnica utilizada en el aprendizaje profundo para acelerar el entrenamiento del modelo y reducir el consumo de memoria. Al utilizar estratégicamente números de menor precisión para ciertas partes del modelo, como la multiplicación de pesos, y mantener los componentes críticos, como las actualizaciones de pesos, en precisión más alta, el entrenamiento de precisión mixta puede acelerar significativamente el rendimiento en las GPU modernas sin una pérdida sustancial en la precisión del modelo. La idea central de la precisión mixta es aprovechar la velocidad y la eficiencia de memoria de los tipos de datos de menor precisión. El hardware moderno, especialmente las GPU NVIDIA con Tensor Cores, puede realizar operaciones con números de 16 bits mucho más rápido que con números de 32 bits. La precisión mixta hace factible el entrenamiento de modelos básicos al reducir significativamente las necesidades de memoria y acelerar los cálculos. La precisión mixta acelera el entrenamiento de modelos complejos como las redes neuronales convolucionales y los transformadores de visión. Un entrenamiento más rápido también facilita una experimentación más rápida en grandes conjuntos de datos. La precisión mixta también se puede utilizar durante la inferencia para acelerar el despliegue del modelo, especialmente cuando se exporta a formatos como TensorRT, que está muy optimizado para precisiones más bajas.

Se utilizan kernels personalizados, descarga de host y técnicas de entrenamiento de precisión mixta Int8 para maximizar el programa Goodput para el entrenamiento de modelos a gran escala. El entrenamiento de precisión mixta Int8 utilizando AQT es otra técnica para aumentar la eficiencia del entrenamiento sin comprometer la convergencia. Estas técnicas se han utilizado en conjunto para impulsar el buen rendimiento del programa para una implementación de LLM con una densidad de 128b utilizando MaxText, lo que muestra los beneficios de estas estrategias de optimización para los procesos de capacitación de IA. Maximizar el Goodput del programa es esencial para una utilización eficiente de la computación en los programas de capacitación.