전정밀도 학습
모델의 가중치와 그래디언트를 32비트 부동소수점(FP32) 등 높은 정밀도로 유지하며 학습하는 방식이다. 메모리 소모가 매우 크지만 수치적 안정성과 모델 성능을 최대한 보존할 수 있어 대규모 모델 학습의 기준점이 된다.