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23位尾数位。FP32是深度学习中最常用的数值表示方式之一，因为它提供了足够的精度和计算速度，同时也相对容易实现。 但...
FP32 是单精度浮点数,用8bit 表示指数,23bit 表示小数;FP16半精度浮点数,用5bit 表示指数,10bit 表示小数;BF16是对FP32单精度浮点数截断数据,即用8bit 表示指数,7bit 表示小数。 在数据表示范围上,FP32和BF16 表示的整数范围是一样的,小数部分表示不一样,存在舍入误差;FP32和FP16 表示的数据范围不一...
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。 Fraction(尾数位):10位,简单地...
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，占...
fp32、fp16、bf16分别指单精度浮点数(float32)、Intel提出的半精度浮点数(float16)、nvidia提出的半精度浮点数(bfloat16)。名字当中的数字就对应了该种浮点数表示方法所占的bit数,那么fp16和bp16的存储空间天然就是fp32的一半。 以fp16为例,它占有16bit(2字节),其中5bit用来表示指数位(表示10的幂次),10...
fp32、fp16和bf16分别代表单精度浮点数、Intel的半精度浮点数和Nvidia的半精度浮点数，它们的命名反映了所占用的比特数。fp16和bf16存储空间仅为fp32的一半，fp16以16比特表示，其中5位指数和10位尾数构成，定义了从-14到15的取值范围（非规格数为0和溢出值）。半精度如fp16的动态范围为（5.96E-...
FP16, BF16, TF32, 和 FP32 是在深度学习和计算领域中广泛使用的数据类型。它们各自在位宽和位模式上有所不同，旨在在精度和性能之间做出权衡。在一次面试中，我被问及如何实现 FP32 到 BF16 的转换，这个问题实际上与浮点数的表示和转换原理紧密相关。浮点数的表示遵循 IEEE 754 标准，例如单...
BF16（或称bfloat16）采用16位二进制表示，开发自Google Brain，主要用于加速计算。与FP16相比，BF16的指数位和尾数位不同。在pytorch中表示为bfloat16，其精度在-1~1之间为0.0001。表示范围为[-3.40282e+38，3.40282e+38]，提供更广的表示范围。FP32（或称float32）采用32位二进制表示，称为...
大模型训练中的fp32、fp16和bf16混合精度与训练溢出是研究热点。在深度学习领域，使用fp32进行计算通常会带来更高的精度，但也会消耗更多的资源。相反，使用fp16或bf16可以减少内存占用和计算成本，但也可能导致精度损失。混合精度训练结合了这两种方法的优势。训练时，使用fp16或bf16进行计算以加速训练...