常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外,还有一种叫半精度的东东。 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位了。 半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。 很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深度学习里面,如果用半精度的话,比起单精度来...
常用的浮点数有双精度和单精度。除此之外,还有一种叫半精度的东东。 双精度64位,单精度32位,半精度自然是16位了。 半精度是英伟达在2002年搞出来的,双精度和单精度是为了计算,而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。 很多场景对于精度要求也没那么高,例如分布式深度学习里面,如果用半精度的话,比起单精度来...
根据IEEE二进制浮点数算术标准(IEEE 754)的定义,浮点数据类型分为双精度(Fp64)、单精度(Fp32)、半精度(FP16)三种,其中每一种都有三个不同的位来表示。FP64表示采用8个字节共64位,来进行的编码存储的一种数据类型;同理,FP32表示采用4个字节共32位来表示;FP16则是采用2字节共16位来表示。如图所示: 从图...
天气预报等,都是需要处理的数字范围大而且需要精确计算的科学计算,需要双精度算力(FP64)的支持;在AI大模型、自动驾驶、深度学习等领域,一般需要单精度算力(FP32)的支持,实现人工智能模型的训练;而像数字孪生、人脸识别等利用训练完毕的模型进行推理的业务,适用于半精度算力(FP16)或者整型算力(INT8、INT4)。
FP(代表浮点运算数据格式，包括双精度（FP64）、单精度（FP32）、半精度（FP16）以及FP8等，INT代表...
芯片算力与精度是衡量计算设备性能的关键指标。FP格式，包括双精度（FP64）、单精度（FP32）、半精度（FP16）及FP8等，代表浮点运算数据格式。INT格式，如INT8、INT4等，则代表整数运算数据格式。位数越高，精度越高，所能处理的运算复杂度也越高，对应的应用场景更加广泛。计算性能评估不仅关注运算次数...
在现代计算世界中，不同精度的浮点数格式扮演着关键角色。从FP16（半精度浮点数）的轻量级，到FP64（双精度浮点数）的高精度，再到BF16（BFLOAT16）的专为深度学习设计，每一种都有其独特的用途和挑战。让我们深入解析这些计算格式背后的原理和差异。首先，让我们聚焦于FP32，即单精度浮点数。它使用...
计算性能又分为双精度计算性能和单精度的计算性能。双精度的是FP64,单精度是FP32,还有半精度的FP16。这个主要是一个Training平台,主要会用到FP32,跟FP16。FP64主要是在HPC的领域里用的比较多,如果精度不够,计算也许会出现一些状况。深度学习使用FP32或者FP16就已足够。
因为P100还支持在一个FP32里同时进行2次FP16的半精度浮点计算，所以对于半精度的理论峰值更是单精度浮点...
1.1半精度与单精度 半精度(也被称为FP16)对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用,使得我们可以训练部署更大的网络,并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。 单精度(也被称为32-bit)是通用的浮点数格式(在C扩展语言中表示为float),64-bit被称为双精度(double)。