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混合精度训练

Abstract

  • Paper: Mixed Precision Training
  • ICLR 2018: International Conference on Learning Representations
  • 本文中的图片部分来自文章，部分来自网络。

介绍

摘要

  • 增加神经网络的规模通常会提高精度，但同时也会增加训练模型所需的内存和计算量。
  • 本论文提出了使用半精度浮点数（half-precision，FP16）训练模型的方法，且不会损失精度，也不需要修改超参数。具体来说，将权重、激活值、梯度均以 FP16 的格式存储。
  • 为了防止关键信息的丢失，论文提出了 3 个技术：
    • 保存单精度浮点数（FP32）的 master copy，用于更新权重。
    • 对损失缩放（loss scale），防止小梯度的消失。
    • 使用半精度算术：计算过程中使用 FP32 精度，最后存储回内存时转为 FP16。
  • 论文证明了所提出的方法适用于各种任务和现代大规模（超过 1 亿个参数）模型架构，并在大型数据集上进行了训练。

导言与背景

任何程序（包括神经网络训练和推理）的性能（速度）都会受到以下三个因素之一的限制：算术带宽、内存带宽或延迟。本论文提出的方法可以改善前两者。

FP16 的格式如下：

有 5 位阶码，\(bias=15\)，10 位尾数，可表示的正数范围从 \([2^{-24}, 65504]\).

FP16

算法

FP32 权重主副本

在混合精度训练里，权重、激活值、梯度均是 FP16，用于前向传递和反向传递的权重都是 FP16 的。但同时我们把权重的 FP32 的主副本保存下来，在优化器更新权重时使用（即更新时主权重和更新值均使用 FP32 格式）。具体过程如下：

保存 FP32 权重主副本的原因有两个：

  • 下溢出问题：更新值可能很小（权重梯度乘上学习率），在 FP16 中如果小于 \(2^{-24}\) 那么就是 0 了。可以看到约有 5% 的权重梯度值会发生下溢出，进而影响模型精度。而使用 FP32 权重来更新，就可以规避这个问题。
  • 舍入误差问题：当权重值值很大，但是权重更新值很小时，在 FP16 中会发生舍入误差。回顾浮点数加法，我们要对齐指数，而且是小的往大的对齐。那么如果权重值是权重更新值的 \(2^{11}=2048\) 甚至更大，那么我们在做对齐的时候会 10 位尾数和前导 1 全部移掉（\(1.frac\)），这样这个值在 FP16 下就是 0 了。通过 FP32 更新可以抵消这个问题。

为了说明单精度 FP32 副本的必要性，发现在经过 FP16 前向和后向传递后更新权重的 FP32 主副本时，我们的训练结果与 FP32 一致。而更新 FP16 权重则会导致 80% 的相对准确率损失。

在训练中，内存消耗主要是激活值，激活也以半精度格式存储，因此训练深度神经网络的总体内存消耗大约减少了一半。

损失缩放

下面是 Multibox SSD 检测器网络在 FP32 训练过程中收集的各层激活梯度值直方图。可以看到，FP16 的大部分可表示范围都未使用，而许多值都低于最小可表示范围，变成了零。因此如果直接使用 FP16 进行训练，网络是发散的。但如果我们把梯度缩放 8 倍（指数增加 3 倍），那么小于 \(2^{-27}\) 的梯度值才会变为 0，\([2^{-27}, 2^{-24})\) 的值得以保留，此时网络就可以正常训练了。

为此论文提出了 loss scaling（损失缩放）的技术。在反向传播开始前，对前向计算（forward pass）的损失值进行缩放，这样反向传播计算的梯度也会有相应的缩放，避免了梯度变为 0。在更新权重之前，我们要对权重梯度进行反缩放（unscale）。完整过程如下：

可以选择一个恒定的缩放因子，论文使用了 8 到 32K 训练了各种网络；可以根据经验选择。如果有梯度统计数据，可以选择一个较大的因子，同时保证其与最大绝对梯度值的乘积小于 65504（FP16 的最大值）。只要不导致溢出，缩放因子较大也没有坏处。

  • 通过检查计算出的权重梯度，例如权重梯度值未缩放时，可以有效地检测到溢出。一种方法是在检测到溢出时跳过权重更新，直接进入下一次迭代。

半精度算术

神经网络运算可分为三类，为此我们的半精度算术有相应的计算方法：

  • 向量点积（vector dot-products）：向量点乘并累加时，使用 FP32 精度，最后存储回内存时转为 FP16。
  • 还原（reductions）：从内存中读写 FP16 张量，并在 FP32 中进行运算。
  • 逐点运算（point-wise operations）：算术精度不会影响这些运算的速度，因此可以使用 FP16 或 FP32 数学运算。

其中还原和逐点运算受内存带宽限制，对运算速度并不敏感，因此这样做并不会减慢训练过程。

实验

论文中对分类任务（ILSVRC/ImageNet）、检测任务（VOC2007）、语音识别（English-Mandarin）、机器翻译（English-Frech）、语言模型（1 billion word）、DCGAN 这几个任务进行了实验。

  • baseline：权重、梯度、激活值都是单精度存储，运算也是在 FP32 下进行。
  • 混合精度（Mixed Precision, MP）：FP16 用于存储和运算。权重、激活和梯度使用 FP16 存储，权重的 FP32 主副本用于更新。损失缩放用于某些应用。运算过程中使用 Tensor Cores 将累加过程（卷积层、全连接层、矩阵相乘）转为 FP32 来计算。

实验结果基本与单精度的结果一致，甚至有些任务的精度还有所提高。

结论

  • FP32 copy 解决的是 update 时的下溢出问题。
  • Loss scaling 解决的是梯度的下溢出问题。
  • 半精度算术解决的是激活值的下溢出问题。

参考资料

最后更新: 2024年2月25日 16:51:03
创建日期: 2024年2月25日 16:51:03

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