FP32和FP16算力的转换关系主要受到硬件架构和数据类型特性的影响。在理想条件下,不考虑硬件的特殊优化,我们可以从数据位宽的角度来理解它们的算力关系。 数据位宽与算力关系: FP32使用32位来表示一个浮点数,而FP16则使用16位。由于FP16的数据宽度是FP32的一半,理论上,在同样的硬件资源下,FP16的算力应该是FP32的...
前言本文主要介绍LLM的三种不同精度FP16,FP32,BF16的概念和计算,并用pytorch进行演示;不同精度下的显存占用,以及不同精度的相互转换。阅读后可以更深刻理解LLM在训练/推理时每种精度的使用。 1、FP16FP16也叫…
5. fp16转fp32 6. 结论 【附】有用的小工具 1. 背景 浮点数计算在深度学习算法中常常用到,各种AI处理器也对浮点运算做了支持,随着模型复杂度的提升,在精度和计算速度之间需要做一些取舍,量化和反量化也是深度学习中经常用到的操作,所以在硬件上就有了浮点数精度转换这一需求。 此次学习只限于对浮点数的认识...
FP16 转 FP32 一般用于深度学习量化模型的后处理中,这里可以参考了 Rockchip 提供的类型转换代码 #ifndef_RKNN_APP_TYPE_HALF_H_#define_RKNN_APP_TYPE_HALF_H_typedefunsignedshorthalf;typedefunsignedshortushort;typedefunsignedintuint;uintas_uint(constfloatx){return*(uint*)&x; }floatas_float(constuint x...
图2. FP32转换工具，来源[3]二进制--》十进制 将二进制分为S、E、M三部分，将FP32转换为十进制的方法如下：$S=B_2+B_1+...+B_0$$E=G_2+G_1+...+G_0$$M=P_2+P_1+...+P_0$ 文章内容经过优化后如下： "其中，1.M表示小数部分的二进制表示。以S=0,E二进制10000010转为十进制为130...
量化是一种将浮点数转换为低精度整数的方法,它可以进一步提高模型的推理速度并减少内存占用。但是,与FP16一样,量化也可能导致模型精度的下降。因此,在启用量化后,我们也需要对模型进行验证,以确保其性能没有受到太大影响。 四、总结 通过将PyTorch模型从FP32转换为FP16以及将优化后的模型转换为RKNN格式,我们可以显著...
2. 正向计算过程中使用FP16：在正向计算过程中，当遇到FP16算子时，将算子输入和参数从FP32转换为FP16进行计算。这样可以减少内存占用并提高计算速度。3. Loss层以FP32计算：由于Loss层需要精确计算梯度以指导模型更新，因此将其设置为FP32进行计算。4. 反向计算过程中的特殊处理：在反向计算过程中，为了避免梯度过...
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FP32转FP16能否加速libtorch调用pytorch libtorch FP16###1. PYTORCH 采用FP16后的速度提升问题 pytorch可以使用half()函数将模型由FP32迅速简洁的转换成FP16.但FP16速度是否提升还依赖于GPU。以下面的代码为例, import t
Python中的转换实现 在Python中,我们可以使用NumPy库来实现FP16和FP32之间的转换。以下是具体的示例代码: importnumpyasnp# 将FP32转换为FP16deffloat32_to_float16(fp32_array):returnfp32_array.astype(np.float16)# 将FP16转换为FP32deffloat16_to_float32(fp16_array):returnfp16_array.astype(np.float...