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AI 인프라 소프트웨어Paulius Micikevicius 외 (NVIDIA)NVIDIA

Mixed Precision Training 발표

Mixed Precision Training 발표 — FP32 마스터 가중치 사본과 loss scaling으로 FP16 학습, 메모리 약 50% 절감

왜 중요한가

혼합정밀 학습의 원형. FP16→BF16→FP8→FP4로 이어지는 정밀도 축소 계보 전체가 이 두 기법의 변주

출처 — 1차 출처를 우선 확인하고, 2차 보도는 「보도」로 따로 표시해요

논문arxiv.orghttps://arxiv.org/abs/1710.03740

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