DeepSeekV3 MFU计算工具与算式 - 知乎专栏
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 …
LLM训练：GPU利用率与MFU计算方法 - 知乎
MFU定义为训练时获得的有效GPU计算FLOPS（training FLOPS per GPU）与该GPU的峰值FLOPS（peak FLOPS）的比值 [1]。 模型训练时，一次迭代获得的有效GPU计算 FLOPS 可近 …
计算DeepSeekV3训练的MFU - 知乎
本文利用公开信息推导得到DeepSeekV3训练时候的MFU为39%左右，相比V2的MFU提升大概60%，希望对后续技术讨论提供数据支撑。 自2024年12月发布以来，DeepSeekV3在人工智 …
计算DeepSeekV3训练的MFU_6nd+attn估算法-CSDN博客
2025年1月7日 · 本文利用公开信息推导得到 DeepSeekV3训练时候的MFU为37%左右，相比V2的MFU提升大概60%，希望对后续技术讨论提供数据支撑。 自2024年12月发布以 …
24th Marine Expeditionary Unit - Wikipedia
The 24th Marine Expeditionary Unit (24th MEU) is one of seven Marine Expeditionary Units currently in existence in the United States Marine Corps. The Marine Expeditionary Unit is a …
HunYuan MoE：聊一聊 LLM 参数量、计算量和 MFU 等-AI.x-AIGC …
2024年11月14日 · 为了评估 LLM 训练时的效率，业界通常会使用 Model FLOPS Utilization（MFU） 和 Hardware FLOPS Utilization（HFU） 两个关键指标来评估模型的 …
大模型学习_mfu-CSDN博客
2024年6月14日 · 现实情况下，对于小batch（红色区域白点），观察到的 性能 低于最大吞吐量，降低程度可通过MBU来度量。 对于大batch（黄色区域白点），系统受计算限制，实际所占 …
24th Marine Expeditionary Unit
The 24th Marine Expeditionary Unit is a Marine Air-Ground Task Force that provides strategic speed and agility, ensuring our Marines are forward deployed and prepared to respond and...
[LLM]预训练模型MFU计算器 - 知乎
MFU（Model Flops Utilization）是衡量模型对GPU算力资源使用效率的一个指标。 搭建了一个web版本的计算器可以估算 MoE /Llama/ GPT 结构的预训练模型的MFU值：
GPU介绍之Model FLOPS Utilization（MFU） 和 Hardware
2025年1月9日 · 这两个指标对于评估和优化大模型训练的效率至关重要，它们帮助研究人员和工程师了解模型和硬件的计算资源利用情况，并据此进行相应的调整和优化。 不仅学会如何编 …