https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/amp_cn.html

自动混合精度训练

一般情况下，训练深度学习模型时使用的数据类型为单精度（FP32）。2018年，百度与NVIDIA联合发表论文：MIXED PRECISION TRAINING，提出了混合精度训练的方法。混合精度训练是指在训练过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16），其目的是相较于使用单精度（FP32）训练模型，在保持精度持平的条件下，能够加速训练。本文将介绍如何使用飞桨框架，实现自动混合精度训练。

一、半精度浮点类型 FP16

图 1. 半精度和单精度数据示意图

首先介绍半精度（FP16）。如图1所示，半精度（FP16）是一种相对较新的浮点类型，在计算机中使用2字节（16位）存储。在IEEE 754-2008标准中，它亦被称作binary16。与计算中常用的单精度（FP32）和双精度（FP64）类型相比，FP16更适于在精度要求不高的场景中使用。

二、NVIDIA GPU的FP16算力

在使用相同的超参数下，混合精度训练使用半精度浮点（FP16）和单精度（FP32）浮点即可达到与使用纯单精度训练相同的准确率，并可加速模型的训练速度。这主要得益于英伟达推出的Volta及Turing架构GPU在使用FP16计算时具有如下特点：

FP16可降低一半的内存带宽和存储需求，这使得在相同的硬件条件下研究人员可使用更大更复杂的模型以及更大的batch size大小。

FP16可以充分利用英伟达Volta及Turing架构GPU提供的Tensor Cores技术。在相同的GPU硬件上，Tensor Cores的FP16计算吞吐量是FP32的8倍。

三、使用飞桨框架实现自动混合精度

使用飞桨框架提供的API，paddle.amp.auto_cast 和 paddle.amp.GradScaler 能够实现自动混合精度训练（Automatic Mixed Precision，AMP），即在相关OP的计算中，自动选择FP16或FP32计算。开启AMP模式后，使用FP16与FP32进行计算的OP列表可见该文档。下面来看一个具体的例子，来了解如果使用飞桨框架实现混合精度训练。