NVIDIA Transformer Engine 加速大型语言模型训练

本文介绍了如何使用 NVIDIA 的 Transformer Engine 来加速基于 PyTorch 的大型语言模型的训练过程。通过结合融合的 GPU 内核、BF16 计算以及硬件感知的 FP8 执行，可以显著提高计算效率并减少内存占用。文章详细说明了安装步骤和核心组件配置方法，并展示了如何构建一个紧凑型 GPT 风格的语言模型进行实验性训练和性能评估。通过使用确定性的合成序列数据集，模型能够学习到可预测的令牌转换模式。此外，还进行了基准测试以比较不同精度下的执行速度和内存占用情况，结果显示 FP8 执行在大型模型中可以带来显著的速度提升。