综上所述,bf16和fp16在表示方式、数值范围与精度以及适用场景上均有所不同。在选择使用哪种格式时,需要根据具体的应用需求和硬件支持情况来决定。
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...
它们的主要区别如下: 格式: BF16:使用1位符号位、8位指数和7位尾数,总共16位。它的指数范围更广,适合处理更大的数值范围。 FP16:使用1位符号位、5位指数和10位尾数,总共16位。它的精度较高,但数值范围相对较小。 应用场景: BF16:因其较大的指数范围,常用于需要处理大范围数值的深度学习训练,能够更好地...
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...
FP16的指数位较少,数值范围较小,但尾数位的增加使得精度更高。 🔄 混合精度训练 BF16因其较大的数值范围,在计算时不易出现上溢或下溢。 在混合精度训练中,从FP32转换为FP16时容易溢出,因为数值范围受限;而从FP32转换为BF16则相对容易,因为BF16与FP32具有相同的指数位数,但牺牲了部分精度。 💻 硬件支持 ...
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。
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。 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...
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...