一、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 训练速度提升 2-3x。
对比 FP16/BF16，FP8 的计算吞吐提升至 2x，与 A100 相比提升的吞吐更多。
更低的训练成本：FP8 能提供 2x 的计算速度提升，节省 50%-75% 内存占用，以及节省 50%-75% 的数据通信量。
更好的模型优化：FP8 的使用促使模型在训练和推理过程中进行量化，这有助于模型的优化和压缩，进一步降低部署成本。
我们仍然先从几个问题出发～
什么是 FP8？
相比于 16bit 精度，FP8 使用了更少的指数 bit 位和尾数 bit 位：
在 NV、Arm、Intel 公布的 FP8 白皮书中[arXiv:2209.05433] 介绍了 FP8 数据的两种精度：E4M3和E5M2。两种数据格式的具体二进制表示如下表：
FP8 E4M3的表示范围为[-448, 448]，E5M2为[-57334, 57334]，根据其数据表示范围和精度需求，一般而言，E4M3 格式更适合 weight、activation 数据，E5M2 格式更适合 grad 数据。
为什么是 FP8，不是其他精度（比如 int8）？
与 int8 的数值表示相比较， FP8 在 LLM 的训练更有优势。因为 int8 在数值空间是均匀分布的，而 FP8 有更宽的动态范围， 更能精准捕获 LLM 中参数的数值分布。
尽管 FP16/BF16 已成为业界常用的训练精度，但在大模型训练场景下精度损失问题相对不敏感，仍然可以通过降低精度提升效率。FP8 训练能够在控制精度误差的情况下（Per-tensor Scaling），具有比 16bit 精度更快的计算速度和更少的资源占用，从而提升吞吐、降低训练通信量。
FP8 精度训练的效果如何？在下游任务的表现如何？
FP8 在绝大多数训练任务下都能有 FP16 相当的精度，在少部分下游任务（如数学运算）存在一定差距。
各种 CV 模型在 FP8 精度下训练的分类精度【NV测试结果】：
NLP 预训练任务【NV测试结果】：
LLM Benchmark【NV测试结果】：
SFT 微调效果：
FP8 有哪些应用场景/案例？
Inflection AI 推出的 Inflection2 模型中，采用了 FP8 技术对其模型进行训练优化。Inflection-2 采用了 FP8 混合精度在 5000 个 NVIDIA Hopper 架构 GPU 上进行了训练，累计浮点运算次数高达约10^{25}FLOPs。与同属训练计算类别的 Google 旗舰模型 PaLM 2 相比，在包括知名的 MMLU、TriviaQA、HellaSwag 以及 GSM8k 等多项标准人工智能性能基准测试中，Inflection-2 展现出了卓越的性能，成功超越了 PaLM 2，彰显了其在模型训练方面的领先性，同时也印证了 FP8 混合精度训练策略能够保证模型正常收敛并取得良好的性能。
零一万物基于 NVIDIA 软硬结合的技术栈，在功能开发、调试和性能层面，与 NVIDIA 团队合作优化，完成了在大模型的 FP8 训练和验证。其大模型的训练吞吐相对 BF16 得到了 1.3 倍的性能提升。零一万物的训练框架是基于 NVIDIA Megatron-LM 开发的 Y 训练框架, 其 FP8 训练基于 NVIDIA Transformer Engine。
Google 与 NVIDIA 团队合作，将 TensorRT-LLM 应用于 Gemma 模型，并结合 FP8 技术进行了推理加速。使用 Hopper GPU 进行推理时，FP8 对比 FP16 在吞吐量上能够带来 3 倍以上的收益。FP8 能够在相同的时间限制下使用更大的 batch size，从而有更好的 GPU 利用率，达到更高的吞吐量。
目前，NVIDIA 有专门使用 FP8 的 开源库—— Transformer Engine。
Transformer Engine 和 FP8 已经集成到 PyTorch/JAX/Paddle Paddle 等基础深度学习框架中。
在专用于LLM的框架，比如 Megatron/NeMo/DeepSpeed/HuggingFace/Colossal-AI中也已经集成了 Transformer Engine 和 FP8，并有相应的 FP8 示例。
二、FP16/BF16 AMP
回顾 Pytorch AMP 的实现原理：
计算流程
显存分布
Loss Scaling
1.计算流程
通常的 FP16 AMP 计算流程为：
数据、模型一开始都是 FP32 精度。
进入 torch.autocast 后，模型开始前向计算：
如果遇到 FP16 算子，则权重和数据都会转化为 FP16（权重一般有 FP16 cache，除非设置了autocast(cache_enabled=False)），然后在 FP16 精度的算子上进行前向计算，输出的结果也是 FP16 精度；
如果遇到 FP32 算子，则计算精度为 FP32，输出的精度也为 FP32。
反向计算，不需要在 torch.autocast 区域中，torch 会根据前向计算精度，自动确定反向计算精度。
优化器更新权重，利用 Tensor Core，可以直接完成 FP16 + FP32 的加法计算，以 FP32 精度更新权重，整个过程不需要精度转化。
FP16 支持算子：https://pytorch.org/docs/stable/amp.html#cuda-ops-that-can-autocast-to-float16（https://pytorch.org/docs/stable/amp.html#cuda-ops-that-can-autocast-to-float16）
Pytorch 使用 AMP 的样例代码如下（注意此处精度为 BF16）：
with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.bfloat16):
outputs = model(inputs)
loss = loss_func(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()2.显存分布
FP16 AMP 训练过程中，显存包含如下数据：
用于前向计算的模型权重：FP16
梯度：FP16
优化器：包含 FP32 Master Model Weight + 2*FP32 Adam States，即一阶矩和二阶矩
其余中间计算结果
3.Global Loss Scaling
由于 FP16 能够表示的数值范围更小，因此对于 FP16 精度的 AMP，需要进行 loss scaling。
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16):
outputs = model(inputs)
loss = loss_func(outputs, targets)
scaler.scaled(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
optimizer.zero_grad()关于数值范围：FP32: 1-8-23 / BF16: 1-8-7 / FP16: 1-5-10
BF16 的数值范围和 FP32 一致，均有 8 个指数位，不需要 scaler 调整数值范围。
但 FP16 仅有 5 个指数位，当原数值过大或过小时，转换到 FP16 就可能出现 overflow/underflow，对训练造成影响。
实际上，我们会维护一个全局的 scale 值，并采用 Dynamic Loss Scaling 动态调整这个全局的 scale 值。即每当梯度溢出时候减少损失缩放规模，并且间歇性地尝试增加损失规模，从而实现在不引起溢出的情况下使用最高损失缩放因子，更好地恢复精度。
三、FP8 技术分析
1.宏观实现框架
FP16 所采用的 Loss Scaling 与量化的思想非常相似，它可以看成是对全局的梯度数据做离线量化（PTQ）。
FP8 的数据范围有更大的限制，单一的全局 Scale 值无法满足众多数据分布的相对精确表示，因此我们可以仿照量化的思路，将量化的基本单位缩小至 tensor（更细致的量化，如 Block-wise quantization，理论上可以用于更低精度的训练上）。
FP8 对每一个 tensor（无论是输入数据、前向计算结果、反向计算结果）都计算一个 Per-tensor Scaling Factor，以此做更加细致的量化，充分利用 FP8 为数不多的格点数。
具体而言，每一次前向的 GEMM 计算需要对 3 个 tensor 记录 scale 值：input, weight, output；而相对应的反向计算需要记录 2 个 tensor 的 scale 值：grad_output和grad_input。在 TE 的 Hybrid 模式下，前向 tensor 数据格式为 E4M3，反向 tensor 数据格式为 E5M2。两种 FP8 精度的量化方式基本相同，均采用对称线性量化，我们只需要关心 scale 值。可以参考之前的内容：
然而，FP8 训练最关键的问题是，如何在训练过程中高效地寻找到这个 scale 值？
NV 在 TE 文档中给出了两种方案：
Just-in-time scaling，即先通过计算得到高精度的 output tensor，再在其上计算 amax，然后对 output tensor 做量化，输出 FP8 tensor。
这些步骤在单个 kernel 层面上是不可能实现的，因为我们需要将完整的 output tensor 搬到 HBM 才能完成量化，因此这会将一个完整的计算过程分散成多次 kernel 调用，增加了数据传输量，拖慢了运行速度。NV 认为这极大削减了 FP8 低精度带来的好处。
Delayed scaling，即假设我们提前知道了 scale 值，那么计算过程就可以在一个 kernel 上完成，而 amax 的计算和 scale 值的更新与其独立，不会中断计算进程，因此这种方式能完全发挥 FP8 的性能。但“提前知道的” scale 值需要额外的空间来记录，同时会引入一定的误差。
如下图所示，如果我们知道了 scale 值，那么计算的公式和伪代码就比较直接了：
TE 框架采用 Delayed scaling 方案，即对每个 GEMM 算子用到的 tensor 记录一个 amax history 数组，当我们需要 scale 值时，就从这个数组中取出最近一段时间窗口内 amax 的最大值，以此近似现在这个 tensor 的 amax，并默认用以下方式计算 scale 值：
FP8_MAX = maximum_representable_value(fp8_format)
new_scaling_factor = (FP8_MAX / amax) / (2 ^ margin)用户可以自定义 Delayed scaling 的策略（Recipe），例如：
margin：即上面公式的 margin，用于调整 scaling factor
interval：经过多少 steps 更新一次 scaling factor
fp8_format：指定前向反向的计算精度，默认为前向 E4M3，反向 E5M2
amax_history_len：amax history 窗口长度，超过窗口长度的历史记录会被覆盖
……等等
2.TE 及各类框架集成方法
总的来说，任何结合 FP8 能力的框架都只需要做两件事：
使用 TE 模块搭建 model，因为计算要用到 TE 提供的 FP8 算子；
用 fp8_autocast 装饰前向计算过程。
在实际场景下，FP8 训练通常需要结合 BF16 混合精度训练。
1）TE 官方案例：
import torch
import transformer_engine.pytorch as te
from transformer_engine.common import recipe
# Set dimensions.
in_features = 768
out_features = 3072
hidden_size = 2048
# Initialize model and inputs.
model = te.Linear(in_features, out_features, bias=True)
inp = torch.randn(hidden_size, in_features, device="cuda")
# Create an FP8 recipe. Note: All input args are optional.
fp8_recipe = recipe.DelayedScaling(margin=0, interval=1, fp8_format=recipe.Format.E4M3)
# Enable autocasting for the forward pass
with te.fp8_autocast(enabled=True, fp8_recipe=fp8_recipe):
out = model(inp)
loss = out.sum()
loss.backward()2）Accelerate：支持 DDP 和 FSDP 的 FP8 训练
# We prepare fp8 after, allowing for bf16 autocast to happen first
if getattr(self.fp8_recipe_handler, "backend", None) == "TE":
if not has_transformer_engine_layers(model):
with torch.no_grad():
convert_model(model)
model._converted_to_transformer_engine = True
kwargs = self.fp8_recipe_handler.to_kwargs() if self.fp8_recipe_handler is not None else {}
if "fp8_format" in kwargs:
kwargs["fp8_format"] = getattr(te_recipe.Format, kwargs["fp8_format"])
fp8_recipe = te_recipe.DelayedScaling(**kwargs)
# If we are in DDP or FSDP, we delay `autocast` until after FSDP/DDP has been initialized
# to make use of the process group
if not self.delayed_fp8_autocast:
model.forward = fp8_autocast(enabled=True, fp8_recipe=fp8_recipe)(model.forward)Line5：如果模型不是 TE 结构的，需要转化为 TE 结构的模型
Line8-11：获取 fp8_format、fp8_recipe
Line15：前向计算（model.forward）在fp8_autocast上下文管理器内完成
3）Megatron Core：支持 Tensor、Sequence、Pipeline 并行与 FP8 训练结合
# define TE model
use_te = args.transformer_impl == "transformer_engine"
if use_te:
transformer_layer_spec = get_gpt_layer_with_transformer_engine_spec()
model = GPTModel(transformer_layer_spec=transformer_layer_spec)
# set autocast context
class TransformerBlock(MegatronModule):
def forward():
if self.config.fp8:
import transformer_engine# To keep out TE dependency when not training in fp8
if self.config.fp8 == "e4m3":
fp8_format = transformer_engine.common.recipe.Format.E4M3
elif self.config.fp8 == "hybrid":
fp8_format = transformer_engine.common.recipe.Format.HYBRID
else:
raise ValueError("E4M3 and HYBRID are the only supported FP8 formats.")
fp8_recipe = TEDelayedScaling(
config=self.config,
fp8_format=fp8_format,
override_linear_precision=(False, False, not self.config.fp8_wgrad),
)
fp8_group = None
if parallel_state.model_parallel_is_initialized():
fp8_group = parallel_state.get_amax_reduction_group(with_context_parallel=True)
fp8_context = transformer_engine.pytorch.fp8_autocast(
enabled=True, fp8_recipe=fp8_recipe, fp8_group=fp8_group
)
else:
fp8_context = nullcontext()
with fp8_context:
# Forward pass.3.FP8 框架 TE 计算流程
首先分析 TE 框架入口fp8_autocast的源代码：
@contextmanager
def fp8_autocast(
enabled: bool = True,
calibrating: bool = False,
fp8_recipe: Optional[DelayedScaling] = None,
fp8_group: Optional[dist_group_type] = None,
_graph: bool = False,
) -> None:
try:
fp8_state = FP8GlobalStateManager.get_fp8_autocast_state()
FP8GlobalStateManager.fp8_autocast_enter(enabled=enabled,
calibrating=calibrating,
fp8_recipe=fp8_recipe,
fp8_group=fp8_group,
_graph=_graph)
yield
finally:
FP8GlobalStateManager.set_fp8_autocast_state(fp8_state)
FP8GlobalStateManager.fp8_autocast_exit(enabled, _graph=_graph)FP8GlobalStateManager是一个单例，它保存了全局的 fp8 state 和每个 TE Module 的 fp8 scale/amax 信息。
fp8_autocast的主要工作是：
进入 with 语句后，我们即将开始一次前向计算，此时首先保存当前 fp8 state，以便之后恢复状态。同时更新 fp8 训练的新设置；
退出 with 语句时，我们已经完成了一次前向计算，此时恢复原先的 fp8 state，随后在fp8_autocast_exit 函数中，我们 reduce 每个 fp8_group 进程的 amax，并更新 amax history 和 scale 值。
TE 模块都继承于TransformerEngineBaseModule 这个基类。每个实例均有一个 fp8_meta 字典，这个字典包含了 fp8 的关键信息，里面记录的内容有：
fp8_checkpoint：save state 时是否保存fp8_meta信息num_gemms：前向计算中 GEMM 的计算次数recipe：即 fp8_recipefp8_group：fp8 通信组fp8_max_fwd：前向计算最大数值（一般是 E4M3 = 448）fp8_max_bwd：反向计算最大数值（一般是 E5M2 = 57344）scaling_fwd：记录前向 GEMM 的 3 个 scale 值，以及相应的 scale_inv、amax_historyscaling_bwd：记录反向 GEMM 的 2 个 scale 值，以及相应的 scale_inv、amax_history
经过代码分析，TE 框架的 FP8 计算流程大致如下：
数据、模型的精度开始是什么不重要，它们都需要先经过 BF16 AMP 的处理。由于 TE 的模块也是
torch.nn.Module类，因此在调用forward方法之前，数据和模型权重都会先转换为 BF16 精度。然后，在遇到 TE FP8 Module 时，在
forward、backward方法内，input 和 weight 都会先转化为 FP8 精度（如果已有 FP8 cache，或计算数据已经是 FP8 精度就跳过），并调用fp8_gemm方法进行 FP8 精度计算。这个过程中，我们会传入fp8_meta字典，读取 scale 和 scale_inv 值用于量化计算，并将计算得到的 amax 放入其中的 amax_history。其他非 FP8 Module 的情况，按照通常 AMP 的计算逻辑进行。
优化器更新权重不属于 FP8 的管辖范围，按照通常 AMP 的计算逻辑进行。
4.Tensor Core 如何进行 FP8 训练
FP8 精度计算仅能运行在 Tensor Core 上。Tensor Core 的基本运算单元为 D = A*B + C，其中A、B、C、D 均为矩阵。每个 Tensor Core 能在一个时钟周期内完成 4*4 的 mma 运算，即一次矩阵乘法和一次矩阵加法。Tensor Core wmma::mma_sync API 的最小数据单元是 16*16 的矩阵，因此 TE 框架要求输入数据的各维度必须是 16 的倍数。
在 FP8 计算中，输入的两个矩阵可以是 FP8 两种精度的任意组合，并且 FP8 的 FLOPS 是 16bit 的两倍。两个 FP8 矩阵在完成一次 Tensor Core 运算后会输出高精度结果（FP16/FP32），因此这里存在着 FP8->FP16/FP32 以及 FP16/FP32->FP8 的精度转化过程。
四、总结与展望
FP8 训练的局限性
在小参数规模训练（小于1B参数量）的场景下，FP8 训练带来的 overhead（量化处理逻辑、精度转化等）要大于计算加速和通信加速带来的性能提升。
同时，如果训练的数据量（batch size）太小，FP8 训练的性能反而会不如 BF16。（在我们的训练环境下，当 batch size 仅为 4 时，训练吞吐会下降约 17%）
FP8 微调部分下游任务时表现欠佳，例如数学运算、MMLU 中的困难任务等。
FP8 训练过程中出现异常情况（loss spike、NaN 等）的调试更具有挑战性。
FP8 及更低精度训练的前景
FP8 训练在大模型场景下已具有明确的应用前景，目前也具有工业界的应用案例，因此它有望成为大模型高效训练的配置之一。
在硬件端，NV 最新的 BlackWell 架构开始支持 FP6、FP4 等更低精度的 Tensor Core 运算，并可能采用 Block-wise 的量化方案。而 Deepspeed 也推出了不依赖于硬件计算条件的 FP6 运算：参考链接（https://github.com/microsoft/DeepSpeed/blob/master/blogs/deepspeed-fp6/03-05-2024/README-Chinese.md）
在低精度运算成为常规方案的今天，在保证训练精度不掉点，并采用低精度训练的性能提升幅度，可能还远未到达极限。
参考资料
FP8 相关论文：
8-BIT NUMERICAL FORMATS FOR DEEP NEURALNETWORKS（Graphcore 2021）
Auto-Precision Scaling for Distributed Deep Learning（2021）
FP8 Formats For Deep Learning（NV、Intel、Arm 2022）
Mixed Precision Training With 8-bit Floating Point（Intel 2019）
TE 代码与文档：
https://github.com/NVIDIA/TransformerEngine/tree/main
https://docs.nvidia.com/deeplearning/transformer-engine/user-guide/index.html
NV 技术博客：
https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/nvidia-gpu-fp8-training-inference/
https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/fp8-precision-performance/
