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TensorFlow 中的自动混合精度,可在 NVIDIA GPU 上实现更快的 AI 训练

快讯
2019年3月20日
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【摘要】:
TensorFlow技术博客发布新文,文章讨论道,混合精度训练利用半精度加速训练,在某些情况下即便是使用相同超参数进行单精度训练,也能达到相同的精度。如此一来,内存需求会减少。使用混合精度需要两个步骤:移植模型以在适当时候使用半精度数据类型;并使用损耗缩放来保留小的梯度值。我们(指英伟达)为TensorFlow引入了自动混合精度功能(现在可以在1.x中使用,很快也能在2.x中使用),这能通过英伟达

TensorFlow 技术博客发布新文,文章讨论道,混合精度训练利用半精度加速训练,在某些情况下即便是使用相同超参数进行单精度训练,也能达到相同的精度。如此一来,内存需求会减少。使用混合精度需要两个步骤:移植模型以在适当时候使用半精度数据类型;并使用损耗缩放来保留小的梯度值。我们(指英伟达)为 TensorFlow 引入了自动混合精度功能(现在可以在 1.x 中使用,很快也能在 2.x 中使用),这能通过英伟达的 Volta 和 Turing GPU 中的 Tensor Core 进行修改以提高训练性能。自动混合精度在 TensorFlow 中内部应用这两个步骤,在 NVIDIA 的 NGC 容器中使用单个环境变量,并在必要时实现更精细的控制。