在深度学习领域，FP8训练技术正引发广泛关注。新媒网跨境获悉，这种8位浮点数格式能大幅提升训练效率，但其有限的数值范围需要精准的缩放策略支撑。本文将解析逐张量、逐块缩放等关键技术，探索如何保障大模型训练的稳定性。

逐张量缩放的创新突破
传统全局缩放难以应对FP8的窄动态范围。逐张量策略为权重、激活值等不同数据分配独立缩放因子。这种定制化处理能有效避免数值溢出或精度损失，成为FP8训练的基础方案。

其中延迟缩放通过历史观测值计算因子。它记录连续迭代中的绝对值最大值，基于时间窗口数据动态调整。这种方法平滑了突发异常值，显著降低训练波动风险。

但其依赖数据分布稳定的前提。当遭遇持续异常值时，历史记录可能导致缩放失准。新媒网跨境认为，这对超大规模模型训练构成潜在挑战。

实时缩放的敏捷响应
与延迟缩放不同，实时缩放基于当前批次数据计算因子。每次前向或反向传播时，系统即时捕捉张量内的绝对值峰值，动态匹配FP8表示范围。

这种方案具备三大优势：实时适应数据分布变化，简化计算流程降低资源消耗，对当前批次异常值具备天然鲁棒性。在Nemotron5 8B模型测试中，其实时缩放效果接近BF16基准。

逐块缩放的精细革命
当张量内部存在数值分布差异时，单因子缩放面临根本局限。新媒网跨境了解到，Transformer模型中常见注意力头数值悬殊，或激活层同时存在密集小值与极端离群值。

逐块缩放将张量分割为连续子块，每个区块配备独立缩放因子。这种方案使高幅值区域精准表征的同时，保留低幅值区域的细节精度。

MXFP8的硬件级实践
英伟达Blackwell架构推出的MXFP8，将逐块缩放理念硬件化。其核心创新在于：将张量划分为32值区块，采用纯指数形式的E8M0缩放因子，通过硬件级重量化处理转置运算。

在Nemotron模型验证中，2B与8B参数规模的MXFP8训练曲线与BF16完全重合。这证明该技术能在保持精度的前提下，释放FP8的计算效率优势。

通用块缩放的灵活配置
除硬件方案外，通用块缩放提供可配置的解决方案。用户可自定义128×128等区块维度，缩放因子采用FP32高精度存储。这种灵活架构能适配多样化的模型需求。

在NVIDIA NeMo框架中，开发者可通过简单标识切换策略：delayed启用延迟缩放，tensorwise调用实时缩放，mxfp8启用硬件加速，blockwise启动通用块缩放。

技术落地的关键启示
FP8训练正从理论走向实践。新媒网跨境预测，随着Blackwell架构普及，混合精度方案将成行业标配。开发者需根据模型特性选择策略：常规模型适用逐张量缩放，异构张量首选逐块处理，Blackwell平台可优先启用MXFP8。

当前开源社区已提供完整工具链。通过合理配置缩放策略，研究人员能在保持模型精度的同时，获得显著的训练加速收益。这为百亿参数级模型的迭代创新铺平道路。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/3963.html