論文の概要: Quartet: Native FP4 Training Can Be Optimal for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14669v2
• Date: Thu, 29 May 2025 16:32:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 13:10:25.689542
• Title: Quartet: Native FP4 Training Can Be Optimal for Large Language Models
• Title（参考訳）: Quartet: FP4ネイティブトレーニングは大規模言語モデルに最適
• Authors: Roberto L. Castro, Andrei Panferov, Soroush Tabesh, Oliver Sieberling, Jiale Chen, Mahdi Nikdan, Saleh Ashkboos, Dan Alistarh,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)モデルを低精度で直接訓練することは、計算コストに対処する方法を提供する。 NVIDIAの最近のBlackwellアーキテクチャは、FP4変種を使用した非常に低精度な操作を容易にする。 提案手法は, 高精度なFP4トレーニングを実現するための新しい手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.800012997794987
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training large language models (LLMs) models directly in low-precision offers a way to address computational costs by improving both throughput and energy efficiency. For those purposes, NVIDIA's recent Blackwell architecture facilitates very low-precision operations using FP4 variants. Yet, current algorithms for training LLMs in FP4 precision face significant accuracy degradation and often rely on mixed-precision fallbacks. In this paper, we investigate hardware-supported FP4 training and introduce a new approach for accurate, end-to-end FP4 training with all the major computations (i.e., linear layers) in low precision. Through extensive evaluations on Llama-type models, we reveal a new low-precision scaling law that quantifies performance trade-offs across bit-widths and training setups. Guided by this investigation, we design an "optimal" technique in terms of accuracy-vs-computation, called Quartet. We implement Quartet using optimized CUDA kernels tailored for Blackwell, demonstrating that fully FP4-based training is a competitive alternative to FP16 half-precision and to FP8 training. Our code is available at https://github.com/IST-DASLab/Quartet.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)モデルを低精度で直接訓練することは、スループットとエネルギー効率の両方を改善することで計算コストに対処する方法を提供する。 これらの目的のために、NVIDIAの最近のBlackwellアーキテクチャは、FP4変種を使用した非常に低精度な操作を容易にする。 しかし、FP4精度でLLMをトレーニングするための現在のアルゴリズムは、かなりの精度の劣化に直面し、しばしば混合精度のフォールバックに依存している。 本稿では,ハードウェア支援型FP4トレーニングについて検討し,低精度で全ての主要な計算(線形層)を用いて,高精度でエンドツーエンドなFP4トレーニングを行うための新しいアプローチを提案する。 Llama型モデルに対する広範な評価を通じて、ビット幅とトレーニング設定間のパフォーマンストレードオフを定量化する、新しい低精度スケーリング法則を明らかにする。 本研究により,Quartetと呼ばれる精度vs演算の「最適」手法を設計した。 我々は、Blackwell用に最適化されたCUDAカーネルを使用してQuartetを実装し、フルFP4ベースのトレーニングがFP16半精度とFP8トレーニングの競合となることを示した。 私たちのコードはhttps://github.com/IST-DASLab/Quartet.comから入手可能です。

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