FP8训练的稳定性挑战：E5M2与E4M3格式在梯度更新与前向传播中的混合精度策略 大家好，今天我们来深入探讨一下FP8训练，以及在使用E5M2和E4M3混合精度策略时所面临的稳定性挑战。FP8作为一种新兴的低精度浮点格式，旨在降低模型训练和推理的计算和存储成本，但同时也带来了新的问题，尤其是精度损失可能导致的训练不稳定。 FP8格式简介 首先，我们来简单回顾一下FP8的两种主要格式：E5M2和E4M3。它们都遵循IEEE 754浮点数的结构，由符号位、指数位和尾数位组成，但位数分配不同。 E5M2: 5位指数，2位尾数。具有更高的动态范围，更适合表示较大数值。 E4M3: 4位指数，3位尾数。具有更高的精度，更适合表示较小数值。 格式 符号位 指数位 尾数位 总位数 E5M2 1 5 2 8 E4M3 1 4 3 8 了解了这两种格式，我们就能更好地理解为什么在训练过程中需要采用混合精度策略。不同的层、操作，乃至不同的梯度，其数值范围和敏感度都不同，因此选择合适的FP8格式至关重要。 混合精度训练的必要性 FP8的精度远低于FP16和FP32，直接使用FP8进行训练可能会导致梯度消失 …