FP8通过8位位宽减少数据搬运量,单指令处理的数据量翻倍,同时降低逻辑单元复杂度。 FP8的峰值算力比FP16的高,显存占用减半,计算功耗更低。 FP16 尽管FP16的位宽是FP8的两倍,但在深度学习和其他计算密集型应用中,FP16仍然能够提供较高的计算效率和性能。 FP16的动态范围远大于FP8的某些子格式,使得它在处理更大数值...
FP8和FP16都是用于表示浮点数的格式，它们存在多方面区别。•精度方面：FP16即半精度浮点数，用16位来存储数据，包括1位符号位、5位指数位和10位尾数位。这种表示方式能提供一定精度，适用于对精度要求不是极高的场景。而FP8用8位存储，常见的有E4M3格式（4位指数位、3位尾数位、1位符号位 ...
本质上和bf16没区别。赤兔这里因为权重拿fp8存储有几个优势 1- 原生权重,不用搞成int8来考虑精度change的损失。2- load模型显存少一半,意味着同等数量的卡,就能腾出更多 显存给kvcache用,提升推理速度。3- 跟bf16模式的R1推理相比 fp8 load 权重速度快,因为小一半,所以显存带宽就能提升一倍。 就这么3个提升点...
FP8具有极低的精度和有限的用途,主要适用于对数值范围和精度要求极低的情况。 FP16则提供了更高的精度和更广泛的应用场景,特别是在深度学习领域得到了广泛应用。 硬件平台对FP16的支持和优化相对成熟,而FP8的支持仍在发展中。 希望以上内容能帮助您更好地理解FP8和FP16之间的区别。如果您有进一步的问题或需要更多...