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),10b...
FP16的指数位只有5位,小数位10位,能表示的整数范围有点小,于是谷歌为了深度学习特别是他们的TPU定义了一种新的格式Brain Floating Point 16,简称BF16。和FP16比,总长度都是16位,只是把指数由5位变为了8位(和FP32一样,能有其相同的整数范围),小数位数缩短到了7位。 英伟达根据其GPU的需要定义了TF32,指数位...
如图4所示，混合精度训练时间与FP16相当，约为FP32的1/3,且使用的存储空间介于二者之间。尽管预测准确率与FP32相近，甚至更高，但作者认为这可能是因为正则化的影响。相较之下，FP16的预测准确率较低，可能是由于训练过程中数据溢出导致模型失准。4BF16、TF32 FP16的指数和尾数限制了其可表示的数据范围，因此谷...
同样,这个是FP16(float16)能表示的最大的负数: 这就是FP16(float16)表示的范围[-65504,65504]。 我们来看一些特殊情况,FP16(float16)能表示最小的正数是多少呢? 我们就不一一的计算了,贴一个FP16(float16)特殊数值的情况: 上表中,subnormal number是指指数位为全0的特殊情况情况,其他的也是一些常见的特殊...
常见的浮点类型有fp16,fp32,bf16,**,fp24,pxr24,ef32,能表达的数据范围主要看exponent,精度主要看fraction。 可以看出表达的数据范围看fp32,bf16,**,pxr24和ef32都是一样的,因为大家能表达的都是-2254~2255这个大概范围。fp24到表达范围比上面这些小,是-2126~2127 ...
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，...
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-...
目录 收起 FP16 BF16 FP32 更新:所有代码都放在了github上,更方便实现: https://github.com/Glanvery/LLM-Travelgithub.com/Glanvery/LLM-Travel ——— 本篇文章主要对训练LLM以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践,读过后应该会对常用的浮点数FP16,FP32,BF16有一个更好的理解~全篇阅读和...
BF16:bfloat16;半精度参数 ;占用4字节;全称brain floating point, 由Google Brain开发的 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,实际的尾数精度为8位 ...
【精选】AI大模型训练合集:零起步训练垂直领域大模型;大模型微调及模型优化方法;大模型精度(FP16,FP32,BF16)详解与实践;人工智能课程 大模型教程!共计22条视频,包括:【只用pytorch 从零训练大模型】(1)-源码解读,大模型核心组伴解读、【只用pytorch,从零训练大模型】(