TF32 是一种截短的 Float32 数据格式,将 FP32 中 23 个尾数位截短为 10 bits,而指数位仍为 8 bits,总长度为 19 (=1 + 8 + 10) bits。为什么选择 1 + 8 + 10 这个配置?按照 NVIDIA 官方的说法,TF32 保持了与 FP16 同样的精度(尾数位都是 10 位),同时还保持了 FP32 的动态范围(指数位都是...
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。
而TF32张量核心读取FP32数据并使用与FP32相同的范围，内部精度降低，然后生成标准IEEE FP32输出。
他还补充道:“我们计划在TensorFlow中提供TensorFloat-32原生支持,以使数据科学家无需修改任何代码,就可以利用NVIDIA A100 Tensor Core GPU获得大幅度的性能提升,从中受益。” PyTorch团队发言人表示:“机器学习研究人员、数据科学家和工程师希望加快解决方案的实现时间。当TF32与PyTorch实现本机集成时,可使用基于NVIDIA ...
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...
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。
同时，TF32保持了与FP32相同的8位指数，确保了数值范围的一致性，这使得它成为FP32的理想替代，尤其在那些对精度要求相对较低，但对范围需求较高的场景，如HPC应用中的核心运算。然而，Ampere架构并未止步于此，它还引入了Bfloat16（BF16）数据类型，这种混合精度运算在运行速度上与FP16/FP32相当。BF...
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 工作负载的精度要求有足够的余量。并且TF32采用与FP32相同的8位指数,因此可以支持相同的数值范围。
PyTorch团队发言人表示:“机器学习研究人员、数据科学家和工程师希望加快解决方案的实现时间。当TF32与PyTorch实现本机集成时,可使用基于NVIDIA Ampere架构GPU快速实现加速,而且无需更改任何代码,同时还能保持FP32的精度。” TF32 加速HPC线性求解器 线性求解器是HPC应用的一种,使用重复矩阵数学计算的算法,其也将从TF32...