BF16也叫做bfloat16(这是最常叫法),全称brain floating point,也是用16位二进制来表示的,和FP16不一样的地方就是指数位和尾数位不一样: 其中: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数 Exponent(指数位):8位,表示整数部分,偏置值是 127 Fraction(尾数位):7位,表示小数部分,也是隐含了首位的1,实际的
FP16和BF16的差异主要体现在指数位和尾数位不同 FP16 更精细但更脆弱;BF16 精度低一点,但训练稳定性和范围大,更适合大模型混合精度训练。 五、计算举例 总结一句话 BF16 是训练友好型低精度浮点格式;INT8 是主流部署精度;INT4 是极限压缩下的硬件友好格式,但精度损失大,需精细调优...
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...
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...
减少存储需求：在显存有限的训练环境中，FP32能节省一半的存储空间，使得同一GPU能训练更大规模的模型，或允许更大的batch_size。加速训练速度：对于相同的计算任务，FP32因为位数较少，计算量也相应减少，从而缩短计算时间。然而，位数减少也意味着精度的降低。当我们对比FP16和FP32时，虽然FP16能进一步节省存储和加速...
表示范围：BF16的表示范围为[3.40282e+38，3.40282e+38]，比FP16更广。 精度：在1~1之间，BF16的精度为0.0001，适合在保持较广表示范围的同时，提供一定的精度。 应用：在pytorch中表示为bfloat16，常用于对精度和范围有特定要求的深度学习应用。三、FP32 定义：FP32采用32位二进制表示，是IEEE...
BF16和FP16的区别主要在于位分配、精度和范围的不同。以下是详细说明: 一、位分配与数值表示 BF16:使用1位符号位、8位指数位和7位尾数位,总共16位。其指数范围广泛,能够表示的数值范围与32位浮点数(FP32)相近,大约是±3.4×10^-38。这种设计使其在处理大范围数值时具有优势。 FP16:同样使用16位二进制来表...
内存占用：尽管FP32的精度高、范围广，但占用更多内存资源。应用：FP32通常用于对精度要求极高的场景，如科学计算、金融计算等。在深度学习训练中，FP32也常用于模型的初始化和验证阶段。实践建议 混合精度训练：在大模型训练中，可以结合使用FP16、BF16和FP32进行混合精度训练，以提高训练速度和降低内存...
BF16的优势显而易见,在牺牲精度的情况下,保证了数值范围和FP32位相近,且缩小了一半的内存占比,因此广泛运用于大模型训练中。 当然如果在特定任务中,需要高精度的训练,但不需要如此巨大的数值范围,就可以在FP16和FP32中选择。