理解模型浮点运算利用率 | AI生成和翻译
在NanoGPT中，MFU代表模型浮点运算利用率。
它表示模型在训练过程中实际使用的GPU理论计算能力（浮点运算次数）占比。 可以将其粗略理解为“GPU效率指标”。
实际含义如下：
• 0–20% MFU： 常见于小模型、小批量训练或GPU未充分利用的情况
• 30–50% MFU： 在消费级GPU上运行中等规模模型时的理想表现
• 50–70% MFU： 非常高的利用率——通常出现在大批量训练、内核优化良好的场景
• 80%+ MFU： 接近极限值，仅出现在采用优化内核（FlashAttention、融合操作、bf16等）的大型模型中
您的数据：
mfu 10.69%
对于在RTX 4070上运行的1.25亿参数模型，这个数值是正常的。小模型无法完全利用GPU的原因包括：
- 矩阵乘法运算量过小，无法饱和流式多处理器
- 批量训练尺寸较小
- 数据加载器和Python等开销占主导
- GPU专为大型矩阵运算设计，而非微型计算
若想提升MFU，可尝试：
- 增加批量大小（每批最大令牌数）
- 扩大模型规模
- 采用FlashAttention
- 使用CUDA图捕获（新版配置已默认启用）
但对于小模型而言，10–20%的MFU属于正常范围且完全可接受。
如果需要，我可以协助分析您的配置文件，具体说明MFU与批量大小和参数数量之间的关联。