2021年7月15日 · When running I convert the model from BF16 to FP16, otherwise, I face out of memory issue. When I convert the model to FP16 I get the following error which I believe is because the FP16 is not supported on TPU. Does anyone know if it is possible to run FP16 operations on TPU using PyTorch? I would really appreciate any help and feedback.

float16和float相比恰里，总结下来就是两个原因： 内存占用更少，计算更快。 内存占用更少： 这个是显然可见的，通用的模型 fp16 占用的内存只需原来的一半。 memory-bandwidth 减半所带来的好处： 模型占用的内存更小，训练的时候可以用更大的batchsize。 模型训练时，通信量（特别是多卡，或者多机多卡）大幅减少，大幅减少等待时间，加快数据的流通。 目前的不少GPU都有针对 fp16 的计算进行优化。 论文指出：在近期的GPU中，半精度的计算吞吐量可以是单精度的 …

如下图所示，ICLR2018 中指出，因为很多gradient太小，超出fp16表示范围，会underflow，成为0，backward propogation计算误差较大。 paper 提出loss scaling的方法来解决，即： 将loss乘以一个较大的scale （例如2^24），从而将整体gradient的数值区间移到fp16能表示的区间内

2022年11月16日 · FP8 results in a 1.2x to 1.5x end to end speedup vs 16-bit training for large language models. According to NVIDIA, there is no degradation in accuracy for most image classification, image detection, GAN, and NLP models. This RFC proposes a design for adding FP8 support to XLA.

TensorFlow has an option to provide FP16 optimization that can be enabled in the model configuration. As with the TensorRT optimization described above, you can enable this optimization by using the gpu_execution_accelerator property.

2020年4月20日 · Request for supporting FP16 for XLA+CUDA. Motivation. I was playing with PyTorch+XLA+CUDA and managed to run https://github.com/pytorch/xla/blob/master/test/test_train_imagenet.py, both with XLA+CUDA and natively on CUDA (with some quick modification). Then I tried to test the performance with fp16, and found that current implementation does ...

Pytorch/XLA’s AMP extends Pytorch’s AMP package with support for automatic mixed precision on XLA:GPU and XLA:TPU devices. AMP is used to accelerate training and inference by executing certain operations in float32 and other operations in a lower precision datatype (float16 or bfloat16 depending on hardware support). This document describes ...

2021年11月18日 · If you are using hardware that accelerates mixed precision, and using tensorflow, make sure you use the graph and xla compilation. If you don't, you end up with mostly memory-bound ops (activations, normalizations) and see no significant speed up.

XLA就是自动优化这些op的组合，通过分析图的结构，融合（fuse）多个op形成一个op，从而产生更加高效的机器代码。 XLA目前还是属于实验阶段，而且官方文档中说绝大多数用户可能体会不到XLA的加速效果，但是其实使用起来还是比较方便的（指JIT，AOT的话还是有 ...

启用混合精度（使用 fp16 (float16)），可选择启用 XLA。 优化和调试多 GPU 单主机上的性能。 例如，如果您使用 TensorFlow 分布策略 在具有多个 GPU 的单个主机上训练模型并注意到 GPU 利用率不够理想，那么您应首先优化和调试一个 GPU 的性能，然后再调试多 GPU 系统。