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稀疏矩阵乘法（SpMM）在大模型中的复兴：利用NVIDIA Sparse Tensor Core加速MoE推理

稀疏矩阵乘法（SpMM）在大模型中的复兴：利用NVIDIA Sparse Tensor Core加速MoE推理 大家好！今天我们来聊聊一个在深度学习领域，特别是大模型推理中越来越重要的技术：稀疏矩阵乘法（SpMM）。过去，由于计算效率的限制，稀疏矩阵乘法在深度学习中应用较少。然而，随着模型规模的爆炸式增长，稀疏化成为了降低计算成本、加速推理的关键手段。NVIDIA Sparse Tensor Core的出现，为SpMM带来了硬件加速，使得它在大模型，尤其是MoE（Mixture of Experts）模型的推理中焕发了新的生命。 稀疏矩阵：从概念到应用 首先，我们来回顾一下什么是稀疏矩阵。简单来说，稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。与稠密矩阵相比，稀疏矩阵能够节省大量的存储空间，并在计算时减少不必要的零值运算。 在深度学习中，稀疏性可以出现在多个层面： 权重稀疏: 模型的权重矩阵中存在大量的零值，例如通过剪枝（Pruning）等方法获得的稀疏模型。 激活稀疏: 模型的激活值中存在大量的零值，例如ReLU激活函数带来的稀疏性。 专家选择稀疏 (MoE): 在MoE模型中，每个输入只 …

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FP4量化训练的硬件挑战：NVIDIA Blackwell架构上的微缩放格式（Micro-scaling）实现

好的，下面开始。 FP4量化训练的硬件挑战：NVIDIA Blackwell架构上的微缩放格式（Micro-scaling）实现 大家好！今天我们来深入探讨一个前沿且极具挑战性的课题：FP4量化训练在NVIDIA Blackwell架构上的实现，特别是围绕其核心特性——微缩放格式（Micro-scaling）展开讨论。随着模型规模的爆炸式增长，如何在保证精度的前提下，尽可能地降低计算和存储成本，成为了人工智能领域亟待解决的关键问题。FP4作为一种极低精度的数据格式，为我们提供了新的可能性，但同时也带来了诸多硬件和算法上的挑战。 1. 量化训练的必要性与FP4的优势 深度学习模型的规模日益庞大，动辄数千亿甚至数万亿参数的模型层出不穷。这带来了巨大的计算和存储开销，严重制约了模型在资源受限环境下的部署和应用。量化技术，特别是量化训练（Quantization-Aware Training, QAT），通过将模型参数和激活值从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8、FP4），可以在显著降低资源消耗的同时，尽可能地保持模型精度。 FP4（4-bit Floating Point）作为一种 …

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FP8混合精度推理：利用NVIDIA H100 Transformer Engine实现硬件级推理加速

FP8混合精度推理：利用NVIDIA H100 Transformer Engine实现硬件级推理加速 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个热门且极具价值的技术领域：FP8混合精度推理，以及如何利用NVIDIA H100的Transformer Engine来实现硬件级别的推理加速。 Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大的成功，但同时也带来了巨大的计算负担。为了降低推理延迟和功耗，混合精度量化技术应运而生。FP8作为一种新兴的低精度数据类型，在保持模型精度的同时，显著提升了计算效率。NVIDIA H100的Transformer Engine专门针对Transformer模型进行了优化，支持FP8数据类型，为我们提供了强大的硬件加速能力。 1. 混合精度量化的基本概念 在深入FP8之前，我们需要了解混合精度量化的基本概念。传统的模型训练和推理通常使用FP32（单精度浮点数）数据类型。FP32提供了较高的精度，但计算量和内存占用也相对较高。混合精度量化是指在模型中同时使用不同精度的数据类型，例如FP32、FP16、INT8甚至FP4，以达到精度和效率的 …

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