<div class="key-takeaways"><ul><li>ผสานรวม NVIDIA Transformer Engine เข้ากับเวิร์กโฟลว์การฝึก Transformer</li><li>ใช้ Fused Kernels เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้งาน kernel และปริมาณการรับส่งข้อมูลหน่วยความจำ</li><li>ประยุกต์ใช้ FP8 autocast ร่วมกับระบบสำรองอัตโนมัติเป็น BF16 หรือ FP32</li><li>ตรวจสอบปัจจัยการปรับขนาดภายในและประวัติ amax เพื่อความเสถียรในการคำนวณความแม่นยำต่ำ</li></ul></div><p>การพัฒนาประสิทธิภาพการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Transformer) กลายเป็นหัวใจสำคัญสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ได้นำเสนอแนวทางการผสานรวม NVIDIA Transformer Engine เข้ากับกระบวนการฝึกอบรมแบบครบวงจร พร้อมทั้งคงความเข้ากันได้กับสภาพแวดล้อม GPU ต่างๆ บน Google Colab ได้อย่างราบรื่น</p><p>หนึ่งในเทคนิคสำคัญที่นำมาใช้คือการประยุกต์ใช้ Fused Transformer Modules ซึ่งช่วยลดปัญหาคอขวดด้านฮาร์ดแวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีรายละเอียดการทำงานและการทดสอบดังนี้</p><ul><li>ใช้งาน Fused Kernels เพื่อลด kernel-launch overhead และหน่วยความจำที่ต้องรับส่ง</li><li>เปิดใช้งาน FP8 autocasting พร้อมระบบ delayed scaling เมื่อฮาร์ดแวร์รองรับ</li><li>สำรองการทำงานไปที่ BF16 หรือ FP32 โดยอัตโนมัติผ่าน PyTorch หากฮาร์ดแวร์ไม่รองรับ FP8</li></ul><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/transformer_nvidia_transformer_engine_fp8_msazj5bd_inline_1_69f1b3503e.png" alt="deep learning code benchmark analytics" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><div class="ai-insight"><p>การใช้ความแม่นยำแบบ FP8 (8-bit Floating Point) ร่วมกับ Transformer Engine ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในการลดการใช้หน่วยความจำและเร่งความเร็วการประมวลผลบน GPU ยุคใหม่ แต่ความท้าทายคือความเสถียรของตัวเลข (Numerical Stability) ซึ่งระบบ delayed scaling และการเก็บประวัติ amax (absolute maximum) เข้ามาช่วยป้องกันปัญหาตัวเลขล้น (overflow) หรือสูญหายได้อย่างแม่นยำ</p></div><p>ในส่วนของการทดลอง นักพัฒนาได้ดำเนินกระบวนการ greedy autoregressive generation โดยป้อนบริบทูล่าสุดกลับเข้าไปใน causal language model ที่ผ่านการฝึกแล้ว พร้อมทั้งเปรียบเทียบโทเค็นที่สร้างขึ้นต่อเนื่องกัน เพื่อตรวจสอบว่าโมเดลยังคงรักษาค่าคงที่ (constant arithmetic stride) จากข้อมูลสังเคราะห์ที่ใช้ฝึกอบรมไว้ได้หรือไม่</p><p>บทความยังได้ชี้ให้เห็นแนวทางการต่อยอดในอนาคต เช่น การขยายขนาดโมเดลให้ใหญ่ขึ้น (D_MODEL=2048, N_LAYERS=12), การทดลองใช้รูปแบบ recipe.Format.E4M3 เทียบกับ HYBRID, การปรับ amax_history_len ให้เป็น 1024 รวมถึงการใช้งาน te.LayerNormMLP และ fp8_model_init() สำหรับการเริ่มต้นน้ำหนักโมเดลในรูปแบบ FP8 ตั้งแต่เริ่มต้น</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/08/01/accelerating-transformer-training-with-nvidia-transformer-engine-fused-kernels-bf16-fp8-and-gpu-benchmarking/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Integrate NVIDIA Transformer Engine into end-to-end transformer training workflows</li><li>Utilize fused transformer modules to reduce kernel-launch overhead and memory traffic</li><li>Apply FP8 autocasting with delayed scaling and automatic PyTorch fallback to BF16 or FP32</li><li>Inspect internal scaling factors and amax history to ensure stable low-precision computation</li></ul></div><p>Optimizing the training pipeline for transformer models remains a critical pursuit for AI researchers and engineers. Recent technical explorations highlight how to seamlessly integrate the NVIDIA Transformer Engine into an end-to-end training loop while preserving compatibility across various Colab GPU environments.</p><p>A core strategy in this implementation involves leveraging specialized hardware features to streamline execution. The training methodology incorporates several structural optimizations:</p><ul><li>Deploying fused transformer modules to minimize kernel-launch overhead and memory bandwidth consumption</li><li>Enabling FP8 autocasting with delayed scaling when supported by the underlying hardware</li><li>Maintaining robust execution via automatic fallback to BF16 or FP32 through PyTorch</li></ul><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/transformer_nvidia_transformer_engine_fp8_msazj5bd_inline_1_69f1b3503e.png" alt="deep learning code benchmark analytics" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><div class="ai-insight"><p>Adopting FP8 (8-bit Floating Point) precision alongside the Transformer Engine represents a major leap in reducing memory footprints and accelerating deep learning workloads on modern GPUs. However, managing numerical stability is paramount; mechanisms like delayed scaling and tracking amax (absolute maximum) history are essential to prevent overflow and maintain training convergence during reduced-precision arithmetic.</p><p>Furthermore, evaluating hardware capabilities alongside model scaling provides developers with clearer insights into how execution formats directly influence throughput and resource consumption.</p></div><p>To validate the trained model, the workflow implements greedy autoregressive generation by repeatedly feeding the latest context into the causal language model. Consecutive generated tokens are compared to verify whether the model successfully preserves the constant arithmetic stride established during synthetic data training.</p><p>The technical demonstration concludes with practical extension paths for developers, including scaling up model dimensions to D_MODEL=2048 and N_LAYERS=12, experimenting with recipe.Format.E4M3 versus HYBRID formats, setting amax_history_len to 1024, integrating te.LayerNormMLP or te.LayerNormLinear modules, and initializing weights directly in FP8 using fp8_model_init().</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/08/01/accelerating-transformer-training-with-nvidia-transformer-engine-fused-kernels-bf16-fp8-and-gpu-benchmarking/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_transformer-nvidia-transformer-engine-fp8-msazj5bd.jpg

small_transformer-nvidia-transformer-engine-fp8-msazj5bd.jpg

thumbnail_transformer-nvidia-transformer-engine-fp8-msazj5bd.jpg

Inewgen

Inewgen

#NVIDIA Transformer Engine

Accelerating Transformer Training with NVIDIA Transformer Engine and FP8

Inewgen