Что такое mixed precision training (FP16, BF16)?

Mixed precision training — это техника обучения нейронных сетей, при которой используются разные форматы чисел с плавающей точкой, например FP16 (16-битный float) и BF16 (bfloat16), вместо стандартного FP32 (32-битного float). Цель — ускорить обучение и снизить использование памяти без значительной потери точности.

FP16 и BF16 позволяют выполнять вычисления быстрее и эффективнее на современных GPU, так как они требуют меньше памяти и пропускной способности. Однако из-за меньшей точности могут возникать проблемы с числовой стабильностью, поэтому обычно смешивают форматы: основные вычисления идут в FP16/BF16, а некоторые критичные операции — в FP32.

Пример использования в PyTorch с автоматическим смешанным типом:

model = ...
optimizer = ...
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()

for input, target in data_loader:
    optimizer.zero_grad()
    with torch.cuda.amp.autocast():
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

Таким образом достигается баланс между производительностью и точностью, что особенно важно при распределённом обучении и работе с большими моделями.