AI 인프라 소프트웨어Paulius Micikevicius 외 (NVIDIA)
Mixed Precision Training 발표
Mixed Precision Training 발표 — FP32 마스터 가중치 사본과 loss scaling으로 FP16 학습, 메모리 약 50% 절감
왜 중요한가
혼합정밀 학습의 원형. FP16→BF16→FP8→FP4로 이어지는 정밀도 축소 계보 전체가 이 두 기법의 변주
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논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/1710.037402026년 8월 24일에 더한 조각 · 그 주 보기