fp16（fp16精度）

LLM大模型之精度问题(FP16,FP32,BF16)详解与实践

BF16（bfloat16）fp16的独特之处fp16： Google Brain的创新之作fp16，16位表示fp16，指数和尾数的分配与FP16不同。BF16在-1到1的精度范围内拥有0.01的分辨率，特别适合GPU加速，如Ampere架构及以上。PyTorch通过torch.finfo（torch.bfloat16）提供fp16了其详细信息。

FP32，即32位单精度浮点数，是计算机科学中广泛应用的数值表示方法。它采用浮点数格式，用于近似表示实数，包括整数和小数。这种格式使用32位二进制数来存储浮点数，提供了较高的数值精度和表示范围。在FP32的表示方法中，首先用一个符号位来表示正负号，0代表正数，1代表负数。

FP32，传统的人工智能训练格式，由1位符号位、8位指数位和23位尾数构成。相比之下，FP16的配置是1+5+10，而BF16更是简化为1+8+7。BF16的诞生，即脑浮点数的缩写，它巧妙地将动态范围缩小，不仅保持了与FP32相同的精度范围，而且通过减少尾数位，进一步优化了芯片面积的需求。

探索LLM精度与部署：FP1FP3BF16深度解析在深度学习的世界里，浮点数类型是不可或缺的基石，尤其在大模型训练中，FP1FP32和BF16的精度选择至关重要。本文将带你走进这些精度格式的细节，深入理解其工作原理，共计15分钟阅读，建议收藏以备查阅。

一文搞懂BF16和Broadcast机制

BF16：AI领域的革新者 BF16，这款专为AI和深度学习而生的新型数字格式，起源于Google Brain的创新实践，如今已获得Intel、Arm等业界巨头的广泛应用。它在深度学习中的独特地位在于，虽然源自FP32的精度降低，但通过精确控制，它在减少运算功耗的同时，对模型结果的影响却出人意料地轻微。

fp32是什么数据类型

1、FP32，即32位单精度浮点数，是计算机科学中广泛应用的数值表示方法。它采用浮点数格式，用于近似表示实数，包括整数和小数。这种格式使用32位二进制数来存储浮点数，提供了较高的数值精度和表示范围。在FP32的表示方法中，首先用一个符号位来表示正负号，0代表正数，1代表负数。

2、深入解析：FP32的32位世界/每个FP32浮点数由32位组成，包括1位符号、8位指数（采用偏移表示法）和23位尾数（隐含前导1，实际有效数字约为7位）。这种结构确保了从极小的18e-38到极大的4e+38的广泛范围。通过指数编码，即使尾数只有6-7位有效，也能展现惊人的数值覆盖能力。

3、大家都知道在Turing架构中，NVIDIA整数型（INT32）和单精度浮点型（FP32）两种不同的数据类型交给两种不同的ALU进行计算。不过现代游戏应用中最为常见的还是FP32，因此为了提高计算效率NVIDIA在NVIDIA Ampere 架构上引入了可同时支持INT32或FP32两种数据类型的新ALU。

4、DPX支持多种位数，包括12和16位整数，以及FP32和FP64的浮点数格式。其中，10位整数是最常见的选择，每个像素对应OpenGL的GL_RGB10_A2纹理内部格式，其数据类型为GL_UNSIGNED_INT_10_10_10_2_EXT。从10位数字转换到浮点数需要进行除以1023的操作，然后转换回线性空间。

5、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。BF16在深度学习计算中，为了追求更快的速度，牺牲了一部分精度，但与TF32不同的是，它牺牲了精度来换取更宽的数值范围。

6、.5P。天数智芯的单卡采用7纳米工艺，支持FP3FP1INT8多种数据类型，支持双精度定点计算，集成内存管理单元（MMU），可直接管理显存，是30.5P。

【模型量化系列1】Float数据类型介绍

1、舍入误差/fp16：深度学习中的隐形杀手fp16，源于有限的浮点数表示和计算过程中不可避免的数值近似。算法设计和高精度类型选择是常见的应对策略。溢出错误/：属于边界情况fp16，可能源于模型参数的急剧增长fp16，导致运算结果超出存储范围，表现为无穷大或0。

2、FLOAT是C语言的基本数据类型中的一种，表示单精度浮点数。FLOAT数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用 IEEE（电气和电子工程师协会）格式。FLOAT 数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用 IEEE（电气和电子工程师协会）格式。

3、单精度浮点数。FLOAT是C语言的基本数据类型中的一种，表示单精度浮点数。C语言是一门面向过程的、抽象化的通用程序设计语言，广泛应用于底层开发。C语言能以简易的方式编译、处理低级存储器。C语言是仅产生少量的机器语言以及不需要任何运行环境支持便能运行的高效率程序设计语言。

4、FLOAT是C语言的基本数据类型中的一种，是浮点型数据类型。FLOAT数据类型用于存储单精度浮点数或双精度浮点数。浮点数使用IEEE（电气和电子工程师协会）格式。浮点类型的单精度值具有4个字节，包括一个符号位、一个8位二进制指数和一个23位尾数。由于尾数的高顺序位始终为1，因此它不是以数字形式存储的。

5、在C语言中，float是一种数据类型，用于表示单精度浮点数。浮点数是一种用于表示小数的数据类型，它可以表示比整数更大范围的数字，包括小数和指数形式的数字。float数据类型通常占用4个字节的内存空间，可以表示的范围大约是从2E-38到4E+38之间的数字。

6、float数据类型是浮点型数据类型。浮点数在机内用指数形式表示，分解为：数符，尾数，指数符，指数四部分。数符占1位二进制，表示数的正负。指数符占1位二进制，表示指数的正负。尾数表示浮点数有效数字，0.xxxxxxx，但不存开头的0和点。指数存指数的有效数字。

显卡fp32和fp16的区别

BF16并非遵循IEEE标准，但其在性能与效率方面的优势正逐渐被业界广泛接受。它作为一种精简的FP32单精度浮点指令，仅使用8个有效位和8个阶位，显著降低了内存和带宽需求，从而显著提高了执行效率。尤其在AI、ML和DL等领域，BF16的表现远超FP16，有望打破性能与效率的局限。

训练不同模型时，各型号GPU的吞吐量对上图数据计算平均值，同时按不同浮点计算能力进行分类，我们可以得到：FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比 FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比可以发现，2080的模型训练用时和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有显著提升。

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。BF16在深度学习计算中，为了追求更快的速度，牺牲了一部分精度，但与TF32不同的是，它牺牲了精度来换取更宽的数值范围。

Intel Iris Xe核显目前最高规格为96EU版本，相对于Iris Plus核显最高64EU而言，基本规格提升明显。而其核心频率提升到35GHz，FP1FP32浮点性能提升幅度高达84％，另外它还引入了INT8整数计算能力。

HPC很多应用需要双精度性能，不过这样的计算并不需要高精度运算，因为它天生自带纠错能力，而GP100的FP32 CUDA核心可以同时执行2个FP16半精度运算，因此FP16浮点性能高达26TFLOPS。

全新的GPU核心第十一代酷睿首发Xe架构的核芯显卡，隶属于低功耗版Xe LP，相比十代核显不仅执行单元数量最多增加了50%，底层架构也进行了优化升级，FP1FP32浮点性能可提升84%，还首次加入了INT8整数处理能力，性能高达29TOPS。

fp32和fp16算力区别

精度不同，存储空间不同。精度不同：FP32使用32位来表示一个浮点数，而FP16使用16位来表示一个浮点数。存储空间不同：FP32的存储空间较大，能够提供更高的精度和更广泛的算力范围，而FP16的存储空间较小，适合对存储空间有限的场景。

FP32和FP16算力区别主要体现在范围和精度。范围对于选择使用哪种格式至关重要。FP32具有更大的表示范围。FP32的指数部分有8位，而FP16只有5位。这意味着FP32可以表示更大的数值范围，同时也可以表示更小的数值。而FP16在表示大数值时可能会出现溢出，导致结果不准确。

年度显卡性能巅峰对决：FP32与FP16算力对比在深度学习的世界里，显卡性能无疑是决定计算效率的关键因素。本文将为您揭示2023年最新最全面的显卡算力排行，包括单精度FP32与半精度FP16的激烈较量，以及性价比的深度洞察。

BF16（bfloat16）的独特之处： Google Brain的创新之作，16位表示，指数和尾数的分配与FP16不同。BF16在-1到1的精度范围内拥有0.01的分辨率，特别适合GPU加速，如Ampere架构及以上。PyTorch通过torch.finfo（torch.bfloat16）提供了其详细信息。

的型号是： Tesla P100， Quadro GP100， and Jetson TX1/TX2。GTX 1050， 1060， 1070， 1080， Pascal Titan X， Titan Xp， Tesla P40等型号，不支持full-rate FP16，所以，在这些型号中使用fp16精度反而比fp32慢。简单来说就是硬件有没有Native FP16 support，即native FP16 instructions支持。

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