FP16:用于深度学习训练和推理过程中,可以加速计算并减少内存的占用,对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难,导致数值的精度损失。 综上所述,BF16因其与FP32相似的数值范围和稳定性,在大模型训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点,但...
BF16和FP16位数相同,都能节约内存。 数值范围 BF16指数位多,表示整数数值范围大(2为底的指数);尾数位少,所以尾数精度较低。 FP16指数位少,表示整数数值范围小;尾数位多,所以尾数精度较高。 混合精度训练 因为BF16比FP16能表示的数值范围更大,所以在计算时不容易出现上溢或下溢的问题。 在混合精度训练时,从...
fp16由1个符号位、5个指数位和10个尾数位组成。fp16在表达小数时具有较高的精度,但表示的最大范围相比bf16要小。相比bf16,容易出现数据溢出的问题。 bf16由1个符号位、8个指数位和7个尾数位组成。相比fp16,bf16牺牲了一些尾数用以增加指数位,扩大了表达范围,但是精度降低了。对于精度要求比较高的模型,效果不...
FP16的指数和尾数限制了其可表示的数据范围，因此谷歌为深度学习引入了BF16格式。BF16与FP16共享相同的16位总长度，但将指数位从5位扩展至8位，小数位数则缩短至7位，从而扩大了整数表示范围。英伟达为满足GPU需求，推出了TF32数据类型，具有8位指数、10位小数(与FP16相同),相较于BF16多出3位小数。图5. BF1...
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢 来自:帮助中心 ...
FP16半精度浮点数,用5bit 表示指数,10bit 表示小数; 与32位相比,采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍,内存需求可以减半。但是这两者精度上差异不一样,BF16 可表示的整数范围更广泛,但是尾数精度较小;FP16 表示整数范围较小,但是尾数精度较高。 那么,问题来了,两者性能加速比相似,但精度diff不一样,在哪些情况用BF16...
一、fp16性能 和bf16性能 GPU Compute Capability 来源于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus...
BF16（bfloat16）的独特之处: Google Brain的创新之作，16位表示，指数和尾数的分配与FP16不同。BF16在-1到1的精度范围内拥有0.01的分辨率，特别适合GPU加速，如Ampere架构及以上。PyTorch通过torch.finfo(torch.bfloat16)提供了其详细信息。相比之下，FP32（float32）的黄金标准: 单精度浮点数，...
nf4、fp16、bf16等数据格式作为其中的代表,也有着自己的特点和优势。本文将会对这些数据格式进行深入剖析,分别从数据特点、应用场景和优劣势等多个方面进行探讨,以期能够全面、客观地了解这些数据格式的特点。 一、nf4数据格式的特点 1.1 nf4数据格式是一种用于存储浮点数的格式,它采用四个字节进行存储,能够表示较大...
BF16可不是FP1..有些人傻傻分不清BF16不是半精度浮点数要分清FP32/FP16/BF16,Brain Float16是FP32尾数截断!BF16表示为:1个符号位+ 8个指数位+7个尾数位(总共16位)(FP32是