近日，英伟达与伯克利、MIT、清华等顶尖研究团队联合推出的COAT（Compressing Optimizer States and Activation for Memory-Efficient FP8 Training）技术在AI领域引发广泛关注。这项基于FP8量化的新方法，通过动态范围扩展和混合粒度量化策略，成功将显存占用降低了40%，同时训练速度提升了1.43倍，为大模型训练带来了革命性突 ...

COAT 的核心价值在于使用 FP8 进行训练的同时做到了 显存优化 。动态范围扩展减少量化误差，混合粒度量化优化激活存储，两者协同作用使得端到端内存占用降低 1.54 倍。这种优化不仅适用于单机训练，更在分布式训练中发挥关键作用 —— ...

上海金瑞学校总校长程红兵与Blue Coat学校校长Kevin Sexton正式签署了两校互为全球学术基地的合作协议，标志着两校在教育领域的深度合作迈出了重要一步。