FP16也叫 float16,全称是Half-precision floating-point(半精度浮点数),在IEEE 754标准中是叫做binary16,简单来说是用16位二进制来表示的浮点数,如图: 一共有 16 位二进制,由三部分组成,其中: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数。 Exponent(指数位):5位,表示整数部分,范围为00001(1)到11110(30),...
相比于FP16,BF16牺牲了一些尾数位以增加指数位,从而扩大了表达数值的范围,但相应地降低了精度。 应用场景: FP16:通常用于需要较高数值精度的场景,如图形处理和一些深度学习任务。 BF16:由于其较宽的数值范围和对精度的适当折衷,它更适用于深度学习中的一些应用,特别是在神经网络的训练阶段,可以加快计算速度并减少...
BF16使用1位符号位、8位指数和7位尾数,总共16位。 FP16使用1位符号位、5位指数和10位尾数,也是总共16位。 精度和数值范围: BF16的尾数部分较少(7位),但它有更大的指数范围(8位),这意味着它能够表示更大的数值范围,但牺牲了部分精度。 FP16的尾数部分较多(10位),因此它在表示小数部分时更精确,但数值范...
一、fp16性能 和bf16性能 GPU Compute Capability 来源于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus...
FP16 FP16也叫做 float16,两种叫法是完全一样的,全称是Half-precision floating-point(半精度浮点数),在IEEE 754标准中是叫做binary16,简单来说是用16位二进制来表示的浮点数,来看一下是怎么表示的(以下图都来源于维基百科[2]): 其中: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数。
答案:fp16和bf16都是占用16bit空间的格式。fp16由1个符号位、5个指数位和10个尾数位组成,这使得它在表达小数时具有较高的精度。然而,相比bf16,fp16表达的最大范围较小,因此在处理较大的数时容易出现上溢的情况。相比之下,bf16由1个符号位、8个指数位和7个尾数位组成。这种格式牺牲了一些尾数位以增加指数...
最近两代通常使用只需要关心fp16/bf16 tensor performance Compute Capability 8.6和8.9 都是 fp16...
FP16 FP16也叫做 float16,两种叫法是完全一样的,全称是Half-precision floating-point(半精度浮点数),在IEEE 754标准中是叫做binary16,简单来说是用16位二进制来表示的浮点数,来看一下是怎么表示的(以下图都来源于维基百科[2]): 其中: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数。
FP16是16位浮点数表示法，即半精度浮点数，用一个16位的数值来表示实数，包括1位符号位、5位指数位和10位尾数位。FP16的精度比FP32低，但计算速度快，内存占用小，因此在深度学习中常用于加速训练和推理。FP32是32位浮点数表示法，即单精度浮点数，用一个32位的数值来表示实数，包括1位符号位、8位指数位和...
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,效果不如fp16。 模型训练的影响: bf16和fp16都可以降低内存使用和数据传输量,有助于提高训练效率。 对于精度要求高的模型,bf16效果好于fp16。 bf16的数据表示范围要高于fp16,因此更难溢出,训练会更加稳定...