我们看到大家普遍使用 MFU （Model FLOPS Utilization）这个指标来评估GPU算力利用率 [1]。 本文主要介绍MFU的计算方法。 我们用C表示给定一张GPU卡的峰值算力（峰值FLOPS），用T表示大模型训练获得的吞吐（throughput），tokens/s/卡（或者是 tokens/s/device）。 与 GPT模型 结构类似的模型，即满足 MLP hidden_size = 4 * embedding_size ，其前向计算FLOPs可近似为 [2]： 24Bslh^2 + 4Bs^2lh + 2BshV = 24Bslh^2 ( 1 + \frac {s} {6h} + \frac {V} {12lh}) 。

模型算力利用率（Model FLOPs Utilization， MFU）和硬件算力利用率（Hardware FLOPs Utilization， HFU）是评估某一模型实现对芯片计算性能利用情况的常用指标。 模型算力利用率是指_模型一次前反向计算消耗的矩阵算力与机器算力的 比值 _

方法是计算每个token训练是需要的FLOP数目，然后乘以总的token数，除以总的GPU hours即可得到MFU。 问题的核心是每个token的FLOP数目，它主要包含了MLA部分和MoE部分，Embedding和LM head等非主干部分也占很小一部分。 1. 参数说明. 2. MLA的forward的FLOP. 先规定：qk_head_dim = args.qk_nope_head_dim + args.qk_rope_head_dim. 2.1 Q down+up pro: 2.2 KV down proj: flops += 2 * bs * seq_len * args.dim * (args.kv_lora_rank + …

MFU follows the aspiration of Her Royal Highness Princess Srinagarindra to restore forests and develop people, and striving to developing people; cultivating knowledge; instilling quality; upholding virtues; and conserving the environment.

Farmers Union is a grassroots, member-driven organization working for family farmers and rural communities. We believe in fair farm and rural policy that guarantees a safe and abundant food supply, provides family farmers with fair prices for their labor, and revitalizes rural Minnesota.

2024年6月14日 · MBU和MFU. MBU(模型带宽利用率) = 实际内存带宽 / 峰值内存带宽，其中实际内存带宽为(模型参数大小+KV缓存大小) / 每token生成时延。如70亿参数的16位精度的模型(大小为14GB)，每token时延为14ms，则实际内存带宽为1TB/s，如果峰值内存带宽 …

2024年9月30日 · MFU - Mask Field Utilization，光刻掩膜版有效利用比例。 实际mask size = die_area x N + scribe_line_area, N是一张mask内die数量，受限于scanner(推测是曝光的机器)，mask尺寸最大可以做到26mm x 33mm，因此MFU =(die_area x N + scribe_line_area) / …

2022年11月18日 · MFU - Mask Field Utilization，光刻掩膜版有效利用比例。 实际mask size = die_area x N + scribe_line_area, N是一张mask内die数量，受限于scanner(推测是曝光的机器)，mask尺寸最大可以做到26mm x 33mm，因此MFU 的计算公式是(die_area x N + scribe_line_area) / (26mm x 33mm)。

训练中常用MFU（Model Flops Utilization）用来衡量模型对算力使用情况，DeepseekV3模型由于增加了 MTP模块 和FP8，其MFU的计算方式相比之前的 MoE模型 需要做些调整，以<[LLM]预训练模型MFU计算器>为基础，定制开发了一个deepseekV3预训练MFU专用的计算工具：

2024年11月25日 · MFU是衡量深度学习模型训练计算资源利用率的指标，受硬件、软件栈、模型结构、数据处理、训练策略、系统调度和算法优化等多方面因素影响，综合考虑和优化这些因素可提高MFU。 MFU（Model Flops Utilization，模型算力利用率）是一个衡量在深度学习模型训练过程中计算资源利用效率的指标。 它与多个因素有关，主要包括以下几个方面： 1. 硬件特性 ： - 处理器架构 ：不同的处理器（如CPU、GPU、TPU等）具有不同的并行处理能力和内存带宽， …