PyTorch 原生FP8训练进展
PyTorch通过FSDP2、DTensor和torchao实现Float8训练提升吞吐量50%,展示了Float8在不同模型规模上的有效性,并进行了模型质量和评估基准验证。
PyTorch通过FSDP2、DTensor和torchao实现Float8训练提升吞吐量50%,展示了Float8在不同模型规模上的有效性,并进行了模型质量和评估基准验证。
这篇文章介绍了AWQ(activation-aware weight quantization),一种用于模型量化的新方法。通过保留0.1%的参数不进行量化可以显著提高PPL性能,但混合精度系统实现较为困难。AWQ在边缘设备使用中表现优异,并且需要更小和鲁棒性的校准数据集。