NVIDIA NeMo RL suporta treino de reforço de baixa precisão FP8, acelerando a iteração de agentes inteligentes

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ME News Notícias, 23 de abril (UTC+8), a NVIDIA AI anunciou recentemente que sua biblioteca de código aberto NVIDIA NeMo RL adicionou uma nova capacidade, suportando o uso de formato de baixa precisão FP8 para reforço de aprendizagem (RL) pós-treinamento, a fim de acelerar cargas de trabalho de cálculo relacionadas. De acordo com as informações divulgadas, no modelo Qwen3-8B-Base, o uso do formato FP8 pode aumentar a velocidade da carga de trabalho de RL em 1,48 vezes. Essa aceleração visa proporcionar ciclos de iteração mais rápidos para o uso de ferramentas por agentes e tarefas de múltiplas etapas. (Fonte: InFoQ)
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