جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Mixed-precision training, bfloat16؟

يُعرف أيضًا باسم: mixed-precision training · bfloat16

Definition 23.3 Machine Learning for Markets · الفصل 23 — Training Infrastructure

Mixed-precision training runs the expensive operations (matrix products, convolutions) in a 16-bit format while keeping the weights, the loss and the optimiser’s state in 32 bits (Micikevicius and co-authors, 2018). bfloat16 is a 16-bit floating-point format with float32’s eight exponent bits and seven fraction bits: the same range as float32, and a machine epsilon (Book 4, chapter 25) of 2−7≈0.00782^{-7}\approx0.0078 instead of 2−232^{-23}, so no loss scaling is needed against underflow (Kalamkar and co-authors, 2019).

Training loss of the same network, same data order and same initialisation, in float32 and under bfloat16 autocast. Data: ml_train.run (fig_train.py).
Figure 23.2. Training loss of the same network, same data order and same initialisation, in float32 and under bfloat16 autocast. Data: ml_train.run (fig_train.py).
اقرأ في الفصل →