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混合精度训练

MLTraining

使用16位(FP16或BF16)和32位(FP32)浮点算术混合训练神经网络,以减少内存使用和增加吞吐量,同时保持训练稳定性。混合精度是在GPU上训练大型机器人学习模型的标准做法——相比完整FP32训练,内存消耗减半,吞吐量翻倍。

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