混合精度
通过混合精度训练提高深度学习效率!在不牺牲精度的前提下,实现更快的速度、更少的内存使用和更低的能耗。
混合精度是深度学习中用于加快模型训练和减少内存消耗的一种技术。它包括在计算过程中结合使用低精度数字格式(如 16 位浮点(FP16))和高精度格式(如 32 位浮点(FP32))。通过有策略地对模型的某些部分(如权重乘法)使用较低精度的数字,并将权重更新等关键部分保持在较高精度,混合精度训练可以显著提高现代GPU的性能,而不会大幅降低模型精度。
混合精度如何工作
混合精度背后的核心理念是利用低精度数据类型的速度和内存效率。现代硬件,尤其是带有张量核的英伟达™(NVIDIA®)图形处理器,对 16 位数执行操作的速度比对 32 位数执行操作的速度快得多。这一过程通常包括三个关键步骤:
- 向低精度转换:模型的大部分运算,尤其是计算密集型的矩阵乘法和卷积,都采用半精度(FP16)算术。这样可以减少内存占用并加快计算速度。
- 保存权重主副本:为保持模型的准确性和稳定性,模型权重的主副本以标准的 32 位浮点(FP32)格式保存。该主副本用于在训练过程中积累梯度和更新权重。
- 损耗缩放为了防止数值下溢,即小的梯度值在转换为 FP16 时变为零,我们使用了一种称为损耗缩放的技术。它包括在反向传播前将损失乘以一个缩放因子,以将梯度值保持在 FP16 的可表示范围内。在权重更新之前,梯度会被缩减。
PyTorch和TensorFlow等深度学习框架内置了对自动混合精度的支持,因此很容易实现。
应用与实例
混合精度被广泛应用于训练大规模机器学习(ML)模型,在这种情况下,效率至关重要。
相关概念
混合精度是用于提高深度学习模型效率的几种优化技术之一。重要的是要将其与相关概念区分开来:
- 模型量化:量化通过将浮点数(如 FP32 或 FP16)转换为较低位的整数格式(如 INT8)来缩小模型大小和降低计算成本。混合精度在训练期间使用不同的浮点格式,而量化通常在训练后(训练后量化)或训练期间(量化感知训练)应用,以优化推理,尤其是在边缘设备上。
- 模型剪枝剪枝是一种从神经网络中删除多余或不重要连接(权重)的技术。与改变权重数字格式的混合精度不同,剪枝改变了模型的架构本身,以减小其规模和复杂度。这些技术可以结合使用,以实现更高的性能提升。