NVIDIA Technical Blog · 16.06.2026 ·Инференс и железо

Как оптимизировать трансформеры для обучения с низкой точностью

Трансформеры лежат в основе многих современных языковых и генеративных моделей. С ростом их размера увеличивается и потребление вычислительных ресурсов, особенно GPU. NVIDIA предложила методы оптимизации для обучения моделей с низкой точностью, что позволяет снизить нагрузку на оборудование.

Специалисты компании разработали подходы, которые минимизируют потери точности при использовании низкоточных форматов. Это особенно актуально для крупных моделей, где даже небольшое снижение точности может привести к значительному уменьшению затрат на вычисления.

Оптимизация включает в себя несколько ключевых этапов: выбор подходящего формата, настройку алгоритмов и использование специализированных библиотек. NVIDIA также предложила инструменты для мониторинга и анализа точности в процессе обучения.

Эти методы позволяют значительно сократить время и стоимость обучения моделей, не жертвуя их производительностью. Подход особенно полезен для разработчиков, работающих с большими языковыми моделями и генеративными системами.

Источник: NVIDIA Technical Blog

Похожие материалы

NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Квантование моделей для ускоренного инференса на NVIDIA TensorRT NVIDIA представила новый подход к квантованию моделей, позволяющий превращать FP8-чекпоинты в высокопроизводительные инференс-движки с использованием TensorRT. Этот метод оптимизирует модели для работы на графических процессорах, что особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, где скорость и эффективность вычислений играют ключевую роль. arXiv · Модели и релизы Как улучшить точность небольших моделей кода без переобучения Исследователи из DeepSeek и других организаций представили новый подход к повышению точности небольших моделей кода без необходимости их переобучения. В работе рассматриваются так называемые «замороженные» модели кода (с параметрами ≤45 миллионов), которые не поддаются стандартным методам улучшения качества вывода. NVIDIA Technical Blog · Модели и релизы Как NVIDIA ускорила обучение MoE-моделей на 30% NVIDIA представила новые методы оптимизации обучения Mixture-of-Experts (MoE) моделей, которые стали ключевым компонентом современных ИИ-систем. Исследователи компании разработали продвинутые ядра слияния (fusion kernels), которые позволяют значительно ускорить процесс обучения. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Ускорение обучения моделей с JAX и MaxText на NVIDIA Blackwell NVIDIA представила новый подход к ускорению обучения больших языковых моделей (LLM) с использованием фреймворка JAX и библиотеки MaxText на платформе NVIDIA Blackwell. Основное внимание уделено увеличению пропускной способности, что критически важно при обучении моделей на триллионах токенов и тысячах ускорителей. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо DynoSim: инструмент для оптимизации развёртывания LLM NVIDIA представила DynoSim — инструмент для моделирования и оптимизации развёртывания больших языковых моделей (LLM). Основная проблема при развёртывании LLM заключается в необходимости балансировать множество параметров: выбор бэкенда модели, конфигурацию тензорного параллелизма, распределение между префиллом и декодированием, количество рабочих процессов и многое другое. DynoSim позволяет автоматически исследовать комбинации этих параметров и находить оптимальные конфигурации для конкретных сценариев использования. arXiv · Память и RAG Трансформеры для решения уравнений на сложных геометриях Исследователи из MIT и других ведущих университетов представили новый подход к использованию трансформеров для решения задач, связанных с дифференциальными уравнениями на сложных геометриях. Традиционные методы, основанные на нейронных операторах, ограничены фиксированным размером области, что затрудняет их применение в реальных сценариях, где размеры могут варьироваться. Hacker News · Обучение и дообучение Как избежать локальных минимумов в обучении ИИ-агентов В обсуждении на Hacker News пользователи делятся опытом и стратегиями, как избежать или выйти из локальных минимумов при обучении больших языковых моделей (LLM). Локальные минимумы — это ситуации, когда модель перестаёт улучшаться, застревая в неоптимальных решениях. Это особенно актуально для разработчиков ИИ-агентов, где качество модели напрямую влияет на эффективность агентов. arXiv · Инференс и железо Оптимизация INT8 вычислений для диффузионных трансформеров на потребительских GPU Исследователи из Ideogram представили новый подход к оптимизации инференса диффузионных трансформеров на потребительских GPU. В статье, опубликованной на arXiv, они показывают, что посттрейнинговая квантование в INT8 (W8A8) часто оказывается медленнее, чем альтернативы в FP8 и NF4, несмотря на ожидания. Это связано с тем, что в текущих реализациях веса и активации квантуются только для того, чтобы сразу же деквантоваться обратно в bf16 и выполнять матричное умножение в этом формате. The latest research from Google · Модели и релизы Sequential Attention: как ускорить модели без потери точности Исследователи Google предложили новый подход к оптимизации трансформеров — Sequential Attention. Он позволяет значительно сократить вычислительные затраты на инференс, не жертвуя точностью. В основе метода лежит идея последовательного внимания: вместо параллельной обработки всех токенов модель фокусируется на одном токене за раз, используя информацию из предыдущих шагов. Это снижает сложность вычислений с O(n²) до O(n log n), что делает модели более эффективными для локального развертывания и работы в реальном времени. arXiv · Модели и релизы Почему самоулучшающиеся модели могут деградировать на новых задачах Исследователи из Arxiv выявили проблему в популярном подходе к самоулучшению визуально-языковых моделей (VLM), основанном на DPO (Direct Preference Optimization). В таких системах «верфикатор» оценивает генерации модели, а на основе лучших и худших примеров происходит обучение. Авторы показали, что этот метод может привести к деградации модели на новых задачах, несмотря на улучшение на обучающих данных.

← Все материалы