论文：短多项式程序加速 LLM 特殊函数运算
原文标题：Fast Polynomial Transcendentals for LLMs
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论文探索用短多项式程序加速大模型中的特殊函数单元运算，在 NVIDIA Blackwell 上替换 sigmoid、tanh、SiLU 等为三至四次 BF16 多项式。隔离路径提速 1.19–2.19 倍，训练步吞吐提升最高 8%，且训练损失差异极小。
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用三至四次BF16多项式替换sigmoid/tanh/SiLU，训练步吞吐最高提升8%。
- •在NVIDIA Blackwell上，将sigmoid、tanh、SiLU替换为三至四次BF16多项式程序
- •隔离路径在L2提速1.19–2.19倍，在HBM提速1.00–1.70倍
- •dense-SiLU、tanh-softcapped attention、routed-expert SwiGLU分别提升完整训练步吞吐2.7%、2.9%、8.0%
- •sigmoid attention替换使完整attention前向提升7.4%，但完整GPU步仅提升0.3%
- •训练损失差异极小，并做了同检查点开放权重消融与配对预训练对比
为什么重要：GPU各流水线扩展速度不均，SFU成为新瓶颈；该结果提示用短多项式程序可低成本换取训练吞吐。
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