MarkTechPost · 01.08.2026 ·Машинное обучение

Оптимизация обучения трансформеров с помощью NVIDIA Transformer Engine

NVIDIA представила руководство по ускорению обучения трансформеров с использованием Transformer Engine, объединенных ядер (fused kernels) и форматов данных BF16 и FP8. Технология позволяет значительно повысить производительность GPT-подобных моделей при работе в PyTorch, сокращая время вычислений за счет эффективного управления памятью и использования аппаратных возможностей GPU архитектуры Hopper.

Основной упор в методологии сделан на использование FP8 с отложенным масштабированием (delayed scaling), что позволяет поддерживать высокую точность вычислений при снижении нагрузки на вычислительные блоки. Применение fused kernels минимизирует накладные расходы на передачу данных между памятью и процессором, объединяя несколько операций в один проход. Это критически важно для обучения больших языковых моделей, где пропускная способность памяти часто становится «узким местом».

Практическая часть включает настройку пайплайнов обучения для моделей казуального типа. Разработчики получают инструменты для профилирования и бенчмаркинга, что позволяет оценить прирост скорости в зависимости от выбранной конфигурации точности и оптимизации ядер. Использование данных подходов позволяет существенно снизить затраты на инфраструктуру при масштабировании обучения LLM.

Ключевые факты

Внедрение FP8 с отложенным масштабированием позволяет снизить потребление памяти и ускорить матричные вычисления на GPU NVIDIA.
Использование fused kernels сокращает количество обращений к глобальной памяти, объединяя операции в единый вычислительный поток.
Руководство ориентировано на обучение GPT-подобных моделей в среде PyTorch с акцентом на архитектуру GPU Hopper.
Методология включает пошаговую настройку бенчмаркинга для оценки производительности моделей в различных режимах точности (BF16, FP8).

Источник: MarkTechPost

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Hugging Face - Blog · Обучение и дообучение Ускорение дообучения трансформеров с NVIDIA NeMo AutoModel NVIDIA представила интеграцию NeMo AutoModel с библиотекой Hugging Face, позволяющую значительно ускорить процесс дообучения больших языковых моделей. Решение автоматизирует настройку конфигураций и оптимизацию вычислений, позволяя разработчикам эффективнее использовать аппаратные ресурсы при работе с архитектурами трансформеров. Инструментарий упрощает переход от прототипирования к масштабируемому обучению на GPU, минимизируя ручную настройку параметров. NVIDIA Technical Blog · Машинное обучение 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. NVIDIA Technical Blog · Машинное обучение Оптимизация обучения LLM через неравномерный тензорный параллелизм NVIDIA представила метод неравномерного тензорного параллелизма (Nonuniform Tensor Parallelism), направленный на повышение эффективности обучения крупномасштабных языковых моделей. Технология позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов при работе на тысячах GPU, минимизируя время простоя и повышая показатель goodput — долю полезного времени вычислений в общем процессе обучения, что критически важно для сокращения затрат и ускорения разработки моделей. Hacker News · Машинное обучение Создание трансформера на 350 млн параметров с нуля на PyTorch Автор опубликовал подробное руководство по обучению трансформерной модели с нуля, используя библиотеку PyTorch. В материале разбирается архитектура модели объемом 350 миллионов параметров, процесс подготовки данных, настройка гиперпараметров и технические аспекты реализации слоев внимания. Это практический разбор, который помогает понять внутреннюю механику современных LLM через написание чистого кода. 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. Hugging Face - Blog · Машинное обучение Глубокий анализ производительности механизмов внимания в PyTorch Hugging Face опубликовала третью часть руководства по профилированию моделей в PyTorch, сосредоточившись на оптимизации механизмов внимания (Attention). Авторы детально разбирают, как выявлять «узкие места» в вычислениях, анализировать использование памяти GPU и эффективно интерпретировать данные профилировщика для ускорения обучения и инференса трансформеров, что критически важно для работы с современными LLM. Hugging Face - Blog · Инфраструктура для агентов Обновление Hugging Face Kernels: ускорение инференса и обучения моделей Hugging Face представила обновленную инфраструктуру Kernels, направленную на оптимизацию работы с вычислительными ресурсами при обучении и запуске моделей. Инструментарий получил значительные улучшения в поддержке низкоуровневых операций, что позволяет сократить задержки и повысить эффективность использования GPU. Эти изменения упрощают интеграцию высокопроизводительных вычислений в пайплайны машинного обучения, делая процесс развертывания моделей более масштабируемым и экономичным. NVIDIA Technical Blog · Инференс и железо Оптимизация GPU: как Kernel Fusion ускоряет работу нейросетей NVIDIA опубликовала технический разбор метода Kernel Fusion, позволяющего объединять несколько операций GPU в одно ядро. Этот подход критически важен для повышения производительности ИИ-моделей, так как он минимизирует затраты на передачу данных между памятью и вычислительными блоками, а также снижает накладные расходы на запуск ядер, что напрямую ускоряет инференс и обучение нейросетей. Hacker News · Машинное обучение NVFP4: новый подход к обучению моделей с 4-битной точностью Исследователи представили метод NVFP4 (NVIDIA Floating Point 4), оптимизирующий обучение нейросетей с использованием 4-битной точности. Технология решает проблему нестабильности градиентов при экстремальном квантовании, позволяя значительно снизить требования к памяти и ускорить вычисления без существенной потери качества моделей. Это открывает возможности для более эффективного обучения крупных архитектур на ограниченном аппаратном обеспечении. Hacker News · Инференс и железо Ускорение LLM через разреженное внимание и конечные автоматы Исследователи представили новый метод ускорения работы больших языковых моделей, основанный на использовании разреженного внимания (Sparse Attention) в сочетании с архитектурой конечных автоматов с постоянным состоянием. Этот подход позволяет значительно сократить вычислительные затраты при инференсе, сохраняя при этом точность генерации текста, что критически важно для развертывания тяжелых моделей на ограниченных аппаратных ресурсах.

← Все материалы