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原标题：FP8 低精度
训练：Transformer Engine 简析
关键字：精度,模型,数据,数值,框架文章来源：智猩猩AGI
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01背景介绍业界广泛采用 FP16、BF16 混合精度（AMP）进行模型训练。AMP 能在下游任务不掉点的前提下提升训练效率、减少显存等资源占用，如今也常用于大模型预训练、微调等任务。
Pytorch 1.6 版本后原生支持 FP16、BF16 精度的 AMP 训练（torch.amp），过往 AMP 功能由 NVIDIA APEX 库实现。
NVIDIA GPU 自 Hopper 架构起支持 FP8 精度的 Tensor Core 计算，相比于 FP16/BF16 精度，FP8 具有如下优势：
更强的计算性能
对比 A100 BF16 精度训练，H100 FP8 训原文链接：FP8 低精度训练：Transformer Engine 简析
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