Making AI More Accurate: Microscaling on NVIDIA Blackwell

Summary

在机器学习领域，量化技术通过使用较小的数字和位数来提高计算效率。Nvidia近期推出了新的fp6和fp4低精度格式，尽管它们的操作范围有限，但结合微缩缩放技术，可以在特定数值区间内提升准确性。当前，不同低精度格式的标准化问题亟待解决，以确保跨平台的一致性。同时，程序员在利用这些新技术时面临挑战，迫切需要清晰的指导和标准来优化性能。

Takeaways

• 😀 量化是机器学习中使用较小数字和较少位数以提高计算能力的过程。
• 😀 减少精度格式（如fp16、fp8）能显著提高速度，同时保持相同的准确性。
• 😀 NVIDIA最近宣布了fp6和fp4新格式，以便在低功耗设备上进行机器学习推断。
• 😀 fp4格式中，只有四个位用于表示浮点数，其中一个是符号位，另一个表示无穷大，剩余两个位数用于表示数值范围。
• 😀 微缩缩放技术能够将数字范围映射到更高的精度，从而在有限的位数内进行更复杂的数学运算。
• 😀 微缩缩放允许将一组数字映射到指定范围，从而提高精度和范围。
• 😀 这种新的微缩缩放格式使得fp4和fp6可以在多种处理器上工作，包括特斯拉Dojo和Maya AI 100芯片。
• 😀 尽管有许多不同的浮点格式，但缺乏一致的标准使得在不同架构之间进行数学运算变得困难。
• 😀 IEEE标准机构正在努力制定fp16和fp8的标准，以适应机器学习领域快速发展的需求。
• 😀 为了简化程序员的工作，需要明确这些低精度格式的实施指南，确保一致性和可理解性。

Q & A

什么是量化，为什么在机器学习中重要？

量化是使用较小位数的数字以加快计算速度的过程。在机器学习中，量化可以显著提高计算性能，同时保持相同的准确性。

Nvidia 最近在 GTC 事件中宣布了哪些新格式？

Nvidia 宣布了对 fp6 和 fp4 格式的支持，这些都是新的低精度浮点数格式，旨在提高运算性能。

fp4 格式中有哪些位数是可用的？

在 fp4 格式中，四个位中一个是符号位，另一个表示是否为无穷大，剩下两个位用于表示数字范围，这限制了可以表示的操作数。

微缩缩放（micros scaling）是什么，为什么重要？

微缩缩放是一种通过使用额外的位数作为缩放因子来扩展数值范围的方法。它允许在特定的数值范围内实现更高的计算准确性。

如何通过微缩缩放提高计算的准确性？

通过微缩缩放，可以将数字范围移动到需要的区域，从而确保在计算时获得更高的准确性。比如，可以将计算范围集中在3,000到3,010之间。

为什么在使用低精度格式时，行业需要标准化？

由于不同的厂商在实现低精度格式时可能会有不同的做法，缺乏标准化会导致数学运算的一致性问题，影响跨平台的兼容性。

fp8格式面临什么挑战？

fp8格式的挑战在于存在多个不同版本，导致在不同架构之间缺乏一致性和标准化，影响使用的便利性和性能。

为什么开发人员需要清晰的指南来实现低精度格式？

开发人员在实现这些低精度格式时可能面临复杂的数学计算，因此需要明确的指导方针来理解它们的实现和效果，从而有效地优化性能。

微缩缩放的概念是由谁首次提出的？

微缩缩放的概念最初由微软研究团队提出，并在他们的 msfp 12 格式中得以实现。

在机器学习中，如何利用低精度格式提高性能？

通过使用如 fp4 和 fp6 的低精度格式，可以在减少计算资源的同时，仍然保持足够的准确性，从而在低功耗设备上有效运行大型模型。