feedback

AI саммари

Производительность вычислений FP8 на архитектурах NVIDIA Blackwell и Hopper значительно возросла, достигая 150 Терафлопс. Ключевым фактором ускорения стало использование ядер (kernel), содержащих "cutlass", что указывает на специализированные оптимизации. Эти улучшения, наряду с другими доработками, обеспечивают существенный прирост скорости обработки данных для задач машинного обучения.
от FlowFeed AI
Обновлено: 13 hours ago
Недавно стало известно об оптимизации производительности вычислений FP8
'FP8' или 'Float Point 8' — это формат чисел с плавающей запятой, использующий 8 бит для хранения данных. Он разработан для ускорения высокопроизводительных вычислений, таких как машинное обучение, за счет снижения точности и уменьшения объема памяти.
на архитектурах NVIDIA Blackwell и Hopper. Отмечается, что производительность, достигающая 150 Терафлопс (Tflops), значительно увеличивается при использовании ядер (kernel), содержащих в своем названии "cutlass". Это указывает на целенаправленные улучшения, ориентированные на конкретные библиотеки и методы оптимизации. Помимо "cutlass", были применены и другие значительные оптимизации, что в совокупности приводит к существенному приросту скорости обработки данных.
Оптимизация производительности FP8 на Blackwell/Hopper: ускорение с kernel 'cutlass'
Link copied