FP32 = float32 单精度浮点格式 IEEE 754-2008标准指定了额外的浮点类型,例如 64 位 base-2双精度,以及最近的 base-10 表示。 TF32 = TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式 NVIDIA A100/Ampere安培架构GPU中的新数据类型,TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的 10 位尾数,表明对于 AI 工作...
TF32是TensorFloat 32的缩写,是一种浮点数格式,用于表示32位浮点数。 在计算机科学中,浮点数是一种用于表示非整数数值的数据类型。浮点数由两部分组成:符号位和有效数字。符号位表示正数或负数,有效数字表示数值的大小。TF32使用32位来表示浮点数,其中1位用于表示符号位,8位用于表示指数位,23位用于表示有效数字。
TF32格式 | TF32是一种在Ampere及以后架构(RTX 30系列及A系列显卡)后可以使用的数据格式,其使用Tensor Core核心,相较于FP32在运算时降低了精度,但是提升了运算速度。在PyTorch 1.7 - 1.11 中默认启用,而在1.12及以后默认关闭。可以通过`torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True` 开启在矩阵乘法时使用TF...
AI计算领域数据格式:TF32&BF16 | 参考: FP32 & TF32-腾讯云开发者社区-腾讯云TF32: TensorFlow 32TF32 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。BF16: Brain ...
TensorFlow-32 英伟达提出的代替FP32的单精度浮点格式。TF32 和 FP32的指数位都是8bits, 因此两者表示的数值范围是一样的。TF32的小数精度只有10bits，和FP16小数精度一样。通过降低精度让TF32新单精度数据类型代替了FP32原有的单精度数据类型，从而减少了数据所占空间大小在同样的硬件条件下可以更多更快地运行。
在AI领域，通常使用16位“半”精度（FP16）、32位“单”精度（FP32）以及面向专业运算的64位“双”精度（FP64）。人工智能训练的默认模式是FP32，没有张量核心（Tensor Core）加速。NVIDIA Ampere架构的引入，为AI训练提供了TF32新支持，使AI训练可以默认使用张量核心，非张量运算继续使用FP32数据路径...
下面是对这两种格式的简要介绍和比较: FP16(半精度浮点数): 精度:半精度浮点数使用16位存储,其中1位用于符号,5位用于指数,10位用于尾数。 优势:由于位数较少,FP16可以显著减少内存占用和计算量,提高计算效率,尤其适用于需要大量数据运算的深度学习模型。 应用场景:常用于推理阶段,以及训练阶段中对内存和计算资源...
位数少时表示的范围比位数多时要小,可能导致数据溢出,装不下了。 混合精度 既然FP32和FP16长短各有优缺点,那我们就可以采取混合使用的方法,在模型训练的不同步骤使用不同的精度: 把神经网络权重参数由初始化的FP32转为FP16; 用FP16进行前向和后向计算,并进行梯度计算; ...
TF32在每个warp中执行SGEMM计算时，shape为16-16-8（m-n-k），因此每次需要从矩阵A加载16*8个元素，从矩阵B加载8*16个元素，进行矩阵乘加操作得到16*16大小的结果。Tensor Core作为新硬件单元，其数据加载方式略有差异，下文通过MicroBench测试揭示访问模式。Tensor Core通过load_matrix_sync访问单元以...