Tutorial: Aceleração de Treinamento de Transformers com NVIDIA Transformer Engine

Um novo tutorial técnico explora como o NVIDIA Transformer Engine acelera cargas de trabalho de transformers através de kernels GPU fusionados, computação BF16 e execução FP8 consciente do hardware. O tutorial demonstra capacidades combinando componentes fusionados como te.Linear, te.LayerNorm, te.LayerNormMLP e te.TransformerLayer, enquanto configura estratégia de escalonamento atrasado FP8. O workflow detecta a arquitetura GPU ativa para determinar suporte a kernels TE, tensor cores FP8 ou fallback PyTorch puro. Um modelo de linguagem causal compacto estilo GPT é construído usando blocos te.TransformerLayer, treinado em sequências sintéticas determinísticas e comparando execução em precisão mais alta versus FP8. Benchmarks medem propagação direta, retropropagação e atualizações de otimizador utilizando modos com precisão mais alta e FP8, quantificando impacto de performance e memória. Fatores de escalonamento e histórico amax mantidos pelo Transformer Engine são inspecionados para compreender como escalonamento atrasado estabiliza tensores FP8. Geração autoregressiva greedy valida se o modelo preserva padrões de treinamento, testando compatibilidade entre ambientes GPU diferentes do Colab e demonstrando integração prática de otimizações com fallback automático para BF16 ou FP32.