一、FP16浮点数的表示方法 FP16浮点数采用半精度浮点数格式,由1个符号位、5个指数位和10个尾数位组成。符号位用于表示正负数,指数位用于表示数值的大小范围,尾数位用于表示数值的精度。 二、FP16乘法的原理 FP16乘法是指对两个FP16浮点数进行乘法运算的过程。在进行乘法运算时,需要将两个浮点数的指数相加,并将...
cuda-samples/Samples/0_Introduction/fp16ScalarProduct/fp16ScalarProduct.cu at master · NVIDIA/cuda-samples · GitHub Motivation FP16的计算在神经网络推理中是常用的计算数据类型, 因此了解FP16的点乘是很有必要的。 主要技巧 fp16scalarPruduct.cu用于计算两个半精度浮点数(half2类型)向量的点积。程序中使用...
CUDA编程入门涉及多个常用知识点，本系列将记录其中重要点，并参考GitHub上开源代码进行学习。举例代码：cuda-samples/Samples/0_Introduction/fp16ScalarProduct/fp16ScalarProduct.cu。FP16计算在神经网络推理中常见，故理解FP16点乘至关重要。本例代码fp16ScalarPruduct.cu展示了计算两个半精度浮点数向量点积...
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- 如果硬件要求特定的数据格式或精度(比如INT8、FP16等量化类型),则需要对剪枝后的模型进行量化转换,确保它能在硬件上正确执行。 - 映射过程涉及将模型的层结构、权重和激活函数等细节对应到硬件上的可编程逻辑块或固定功能模块。 4. 编译与部署: - 使用专门针对目标硬件设计的编译器或工具链,将剪枝和量化后的模...