fp16: 数值范围相对较小,大约在10^-5到10^4之间。 由于尾数位较多(10位),在表示小数部分时具有较高的精度。 bf16: 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,远大于fp16。 尾数部分只有7位,因此在表示小数时的精度低于fp16。然而,在深度学习中,这种精度损失通常是可以接受的。 三...
BF16:由1位符号位、8位指数位和7位尾数位组成。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,...
因为FP32的 exponent 是 8 bit。 所以BF16 能表示的数字范围更大,但是表示的精度更低。FP16 表示的数字范围更小,但是表示的精度更高。 具体差多少呢?可以看下表: 这个表能直观的看到表示范围的差异,BF16 最大可以表示 3.39e+38, 但是 FP16 最大只能表示65504.0 但是精度感觉不太出来,好像 roundoff 也差别...
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...
一、fp16性能 和bf16性能 GPU Compute Capability 来源于https://developer.nvidia.com/cuda-gpus...
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或下溢,从而提供更好的稳定性和可靠性,在
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...
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，...
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 查看更多 → BF16和FP16说明 BF16和FP16说明...
今天,主要介绍FP32、FP16和BF16的区别及ARM性能优化所带来的收益。 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,...