Низкоточная тренировка: новый подход к экономии ресурсов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационную систему динамической квантизации, позволяющую существенно снизить требования к памяти и вычислительной мощности без потери точности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Тепловая карта демонстрирует масштабирование тензора MoR при использовании первой конфигурации обучения, выявляя закономерности, определяющие эффективность алгоритма.

Представлен фреймворк MoR и алгоритм GAM для эффективной тренировки моделей с использованием низкоточных форматов, таких как FP8.

Оптимизация глубоких нейронных сетей требует значительных вычислительных ресурсов, однако снижение точности представления данных часто приводит к потере качества модели. В данной работе, посвященной ‘MoR: Mixture Of Representations For Mixed-Precision Training’, представлен новый фреймворк MoR, динамически выбирающий оптимальное представление тензоров — от FP8 до BF16 — на основе анализа их числовых свойств. Предложенный подход позволяет достичь сопоставимой с полноточной точностью, квантуя до 98.38% тензоров в FP8 формате, и обеспечивает устойчивость к различным стратегиям разбиения данных. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности обучения с использованием еще более низкоточных форматов, таких как NVFP4, и какие новые алгоритмы динамической квантизации могут быть разработаны?

Пределы Точности: Узкое Горлышко Современного ИИ

Современные большие языковые модели, такие как GPT-4 и Llama 3.1 405B, демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, переводе языков и решении сложных задач. Однако, эта производительность достигается за счет огромных вычислительных ресурсов. Обучение и даже использование этих моделей требует значительной мощности процессоров и большого объема памяти, что делает их дорогими и недоступными для многих пользователей и организаций. Например, для обучения одной итерации модели могут потребоваться тысячи специализированных графических процессоров, работающих в течение нескольких дней или даже недель. Эта вычислительная сложность становится серьезным препятствием для дальнейшего развития и распространения больших языковых моделей, требуя поиска более эффективных подходов к их реализации и использованию.

Современные большие языковые модели, такие как GPT-4 и Llama 3.1 405B, демонстрируют впечатляющие возможности, однако их масштабирование сопряжено с растущими вычислительными затратами. Традиционные форматы чисел с плавающей точкой, включая BF16 и FP8, оказываются на пределе своей эффективности в поддержке закономерностей масштабирования, определяющих производительность этих моделей. По мере увеличения числа параметров в моделях, ограниченная точность этих форматов становится критическим фактором, препятствующим дальнейшему улучшению качества и скорости работы. Например, при попытке представления крайне малых или больших значений, возникает риск потери значимости или переполнения, что приводит к неточностям в вычислениях и, как следствие, к ухудшению результатов работы модели. Таким образом, необходимость поиска новых, более эффективных способов представления чисел становится ключевой задачей в области развития искусственного интеллекта.

Стремление к использованию числовых представлений пониженной точности является перспективным направлением для снижения потребления ресурсов и ускорения вычислений в современных моделях искусственного интеллекта. Однако, уменьшение разрядности представления чисел сопряжено с серьезными трудностями в поддержании необходимой точности вычислений. Потеря значимых цифр может привести к накоплению ошибок и, как следствие, к ухудшению качества работы модели, особенно в задачах, требующих высокой чувствительности к деталям. Разрабатываются различные методы, такие как квантизация и смешанная точность, для смягчения этих проблем, позволяя находить компромисс между эффективностью и надежностью. Оптимизация алгоритмов и архитектур моделей с учетом ограничений пониженной точности является ключевой задачей для дальнейшего развития и масштабирования систем искусственного интеллекта.

В процессе поддельной квантизации входные и выходные данные сохраняются в формате BF16, но процесс моделирует потерю точности, характерную для целевого формата.

Низкоточные Форматы и Масштабирование: Взлом Эффективности

Использование пониженной точности, таких как FP4 и 8-битные форматы E4M3 и E5M2, позволяет значительно увеличить производительность вычислений. Однако, уменьшение разрядности представления чисел неизбежно приводит к потере точности и может вызвать переполнение или исчезновение значений. Для смягчения этих эффектов применяются инновационные методы масштабирования, которые динамически корректируют числовые диапазоны и предотвращают потерю значимости данных. Эти методы направлены на поддержание приемлемого уровня точности при сохранении преимуществ, связанных с пониженной точностью, например, снижение требований к памяти и ускорение вычислений.

Для компенсации потери точности при использовании низкоточных форматов, применяются различные методы масштабирования, динамически корректирующие числовые диапазоны. Масштабирование Per-Tensor применяется ко всему тензору, используя единый коэффициент. Block Scaling масштабирует отдельные блоки данных внутри тензора, позволяя более точно адаптироваться к локальным изменениям распределения значений. Per-Channel Scaling масштабирует каждый канал данных независимо, что особенно эффективно для изображений и других многоканальных данных. Micro-Scaling, в свою очередь, использует более гранулярное масштабирование, применяя разные коэффициенты к небольшим группам значений, что позволяет минимизировать ошибки округления и предотвратить переполнение или потерю значимости $float$ значений.

Для сохранения информации при использовании низкоточных форматов применяются продвинутые методы масштабирования, такие как Delayed Scaling, Current Scaling и Group Amax Mantissa (GAM) Scaling. Delayed Scaling откладывает масштабирование до момента, когда данные наиболее чувствительны к потерям точности, что позволяет минимизировать их влияние. Current Scaling динамически адаптирует масштабный коэффициент на основе текущего распределения данных в тензоре. GAM Scaling, в свою очередь, группирует элементы тензора и вычисляет максимальное значение $A_{max}$ для каждой группы, используя его для масштабирования, что позволяет более эффективно учитывать структуру данных и снижать потери точности по сравнению с простыми методами масштабирования.

Метод MoR на уровне тензоров принимает решение о выборе формата данных (E4M3 или BF16) на основе глобальной относительной ошибки, вычисляемой с применением различных стратегий разбиения для квантования, и использует алгоритм GAM для определения общей мантиссы и экспонент для каждого раздела (обозначены фиолетовыми квадратами).

Аппаратное Ускорение и Валидация: Подтверждение Эффективности

Графические процессоры NVIDIA, включая H100, GB200 и GB300, оптимизированы для ускорения вычислений с пониженной точностью. В частности, архитектура этих GPU обеспечивает значительное увеличение производительности при операциях с форматами FP4 и FP8. Это достигается за счет специализированных аппаратных блоков, предназначенных для эффективной обработки данных с уменьшенным количеством бит, что позволяет существенно снизить вычислительные затраты и повысить пропускную способность при работе с моделями машинного обучения и другими вычислительно интенсивными задачами. Ускорение операций с пониженной точностью позволяет обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее, сохраняя при этом приемлемый уровень точности.

Современные графические процессоры NVIDIA, такие как H100, GB200 и GB300, оптимизированы для ускорения вычислений с пониженной точностью. В сочетании с методами, такими как Fake Quantization, применяемыми в процессе обучения моделей, например, Nemotron-3 8B, это позволяет эффективно выполнять вывод (inference) с использованием низкоточных форматов данных. Использование Fake Quantization во время обучения позволяет модели адаптироваться к пониженной точности, минимизируя потери в производительности и обеспечивая возможность развертывания моделей с низкими требованиями к вычислительным ресурсам и памяти.

Для всесторонней оценки и валидации методов пониженной точности, в работе использовались специализированные наборы данных Nemotron-4 и Nemotron-H, а также фреймворк Megatron-LM, позволяющий проводить эксперименты с различными архитектурами больших языковых моделей. Представленный подход к смешанному обучению демонстрирует достижение качества моделей, сопоставимого с базовыми решениями, использующими формат BF16, при одновременной квантизации более 98.38% тензоров до E4M3 в одной конфигурации и 95.93% в другой, что подтверждает эффективность предложенных методов.

Метод MoR для подтензоров позволяет квантовать блоки матриц A и B в разные форматы (E4M3, E5M2, BF16), при этом для выполнения операции GEMM может потребоваться повышение точности (например, до BF16) для блоков [latex]B_{31}[/latex] перед умножением. — Метод MoR для подтензоров позволяет квантовать блоки матриц A и B в разные форматы (E4M3, E5M2, BF16), при этом для выполнения операции GEMM может потребоваться повышение точности (например, до BF16) для блоков $B_{31}$ перед умножением.

Последствия и Перспективы: Взлом Будущего ИИ

Сочетание низкоточных форматов, передовых методов масштабирования и специализированного аппаратного обеспечения открывает перспективный путь к значительному снижению вычислительных затрат и энергопотребления больших языковых моделей (LLM). Вместо традиционных 32-битных вычислений, переход к 8- или даже 4-битным форматам позволяет существенно уменьшить объем необходимых данных и, следовательно, требования к памяти и пропускной способности. Однако, для сохранения точности при таком снижении разрядности, необходимы интеллектуальные методы масштабирования, такие как Per-Group Scaling и Sub-Channel Scaling, которые адаптируют динамический диапазон представления данных. Разработка специализированных аппаратных ускорителей, оптимизированных для работы с низкоточными вычислениями, позволяет максимально эффективно использовать эти преимущества, открывая возможность развертывания мощных моделей искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы.

Исследования показали, что подходы Mixture-of-Representations (MoR), динамически выбирающие форматы квантования во время работы, открывают возможности для дальнейшей оптимизации производительности больших языковых моделей при минимальном увеличении относительной погрешности. В рамках данной работы удалось достичь впечатляющих результатов, сохранив потери в пределах 0,5% от базового уровня точности BF16. Такой подход позволяет адаптировать представление данных к конкретным задачам и вычислительным ресурсам, эффективно используя преимущества различных форматов квантования и обеспечивая баланс между скоростью вычислений и сохранением точности. Это особенно важно для развертывания мощных моделей искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы.

Дальнейшие исследования в области новых алгоритмов масштабирования, таких как масштабирование по группам и по подканалам, открывают перспективы для существенного повышения эффективности и позволяют развертывать все более мощные модели искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами. Эти методы позволяют оптимизировать представление данных в процессе обучения и инференса, снижая вычислительную нагрузку и энергопотребление без значительной потери точности. Особенно перспективно применение подобных алгоритмов в задачах, где важна работа в реальном времени и на мобильных платформах, обеспечивая возможность использования передовых технологий машинного обучения даже в условиях ограниченных аппаратных возможностей. Разработка и адаптация алгоритмов масштабирования, учитывающих специфику различных архитектур нейронных сетей и типов данных, является ключевым направлением для создания более эффективных и доступных систем искусственного интеллекта.

Тепловая карта демонстрирует масштабирование канала MoR в процессе обратного распространения ошибки при использовании первой конфигурации обучения.

Исследование демонстрирует подход к обучению моделей, напоминающий вскрытие сложного механизма. Авторы, подобно инженерам-реверсерам, анализируют внутреннюю структуру данных и выявляют возможности для оптимизации. В частности, разработанный фреймворк MoR позволяет динамически адаптировать точность представления данных, снижая вычислительные затраты без существенной потери производительности. Как заметил Брайан Керниган: «Простота — это высшая степень совершенства». Эта цитата отражает суть работы — стремление к элегантным решениям, в которых сложность скрыта под внешней простотой, подобно тому, как MoR упрощает процесс обучения, сохраняя при этом высокую точность.

Куда двигаться дальше?

Представленный подход, хоть и демонстрирует впечатляющую эффективность динамической квантизации, оставляет ряд вопросов открытыми. Успех MoR и GAM напрямую зависит от точности оценки относительной ошибки. Однако, стабильность этой оценки в условиях постоянно меняющихся данных и архитектур нейронных сетей — область, требующая дальнейшего изучения. Нельзя ли разработать алгоритмы, способные к самообучению в процессе тренировки, адаптируя стратегии квантизации к специфике решаемой задачи?

Более того, текущие исследования в основном сосредоточены на оптимизации процесса тренировки. Однако, истинный потенциал низкоточной арифметики раскроется лишь применительно к выводу моделей на специализированном оборудовании. Вопрос о создании гибких и переконфигурируемых аппаратных платформ, способных динамически адаптироваться к различным стратегиям квантизации, остается крайне актуальным. В конечном итоге, задача не просто в том, чтобы уменьшить размер модели, а в том, чтобы полностью переосмыслить принципы вычислений.

Настоящая проверка системы — это не её соблюдение, а её взлом. И если MoR — это первый шаг к взлому ограничений точности, то следующая задача — разработка инструментов, позволяющих полностью контролировать процесс квантизации, превращая его из эвристического метода в точную науку. В конце концов, любое ограничение — это лишь вызов для любознательного ума.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22804.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-31 13:41