混合精度训练适用哪些场景

混合精度训练适用于以下场景：

• 深度学习训练：包括计算机视觉（如ResNet、EfficientNet）、自然语言处理（如Transformer、BERT）、语音识别（如Wav2Vec）等模型的训练，可减少显存占用、提升训练速度。
• 大规模模型训练：如GPT、CLIP等万亿参数模型，混合精度能降低显存需求，支持更大模型训练。
• 显存受限环境：在消费级GPU等显存有限设备上，可通过混合精度提升可训练模型规模。
• 高效分布式训练：多机多卡场景下，减少通信开销，加速大规模集群训练。
• 实时推理优化：训练后导出FP16模型，可提升推理速度，适用于自动驾驶、实时翻译等场景。