FP32(单精度浮点数):用32位二进制表示,其中1位用于sign,8位用于exponent,23位用于fraction。它的数值范围大约是1.18e-38到3.40e38,精度大约是6到9位有效数字。它是深度学习中长期使用的标准格式,因为它能平衡数值范围和精度,同时也有较好的硬件支持。 FP16(半精度浮点数):用16位二进制表示,其中1位用于sign,5...
FP16的指数和尾数限制了其可表示的数据范围，因此谷歌为深度学习引入了BF16格式。BF16与FP16共享相同的16位总长度，但将指数位从5位扩展至8位，小数位数则缩短至7位，从而扩大了整数表示范围。英伟达为满足GPU需求，推出了TF32数据类型，具有8位指数、10位小数(与FP16相同),相较于BF16多出3位小数。图5. BF1...
TF32 TensorFloat-32或 TF32 是NVIDIA A100 GPU中的新数学模式。范围： ~1.18e-38 … ~3.40e38，精度为 4 位有效小数位。FP8 由H100 GPU引入，实现更大的矩阵乘法和卷积量，但精度更低。支持的 FP8 数据类型实际上是 2 种不同的数据类型，可用于神经网络训练的不同部分。FP16 训练的混合精...
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...
FP16, BF16, TF32, 和 FP32 是在深度学习和计算领域中广泛使用的数据类型。它们各自在位宽和位模式上有所不同，旨在在精度和性能之间做出权衡。在一次面试中，我被问及如何实现 FP32 到 BF16 的转换，这个问题实际上与浮点数的表示和转换原理紧密相关。浮点数的表示遵循 IEEE 754 标准，例如单...
TF32 在性能、范围和精度上实现了平衡。 TF32 采用了与半精度( FP16 )数学相同的10 位尾数位精度,这样的精度水平远高于AI 工作负载的精度要求,有足够的余量。同时, TF32 采用了与FP32 相同的8 位指数位,能够支持与其相同的数字范围。 这样的组合使TF32 成为了代替FP32,进行单精度数学计算的绝佳替代品,尤其...
FP16范围: FP16的可表示范围约为10^-8至65504,具有4位有效十进制数字。 何时使用FP16 主要用于深度学习应用,需要的数字范围比较小,而且对精度要求不高。 软件和硬件兼容性 少数现代GPU支持FP16;由于在大多数DL应用程序中倾向于使用FP16而不是FP32,所以TensorFlow通过使用tf.float16类型支持FP16,在PyTorch中通过...
TF32 Tensor：TF32是NVIDIA的一种数据类型，是一种混合精度类型。它使用32位存储来表示数据，但在计算时会以低精度（类似于FP16）执行，以提高性能。TF32通常用于训练深度学习模型，同时提供了较高的数值精度和性能。BFLOAT16 Tensor：BFLOAT16是一种16位浮点数的表示方法。它通常用于深度学习推理（即模型的应用...
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BERT 模型大，可能就能体现出TF32的优势，TF32理论算力是FP32的8倍只是理论吧，