基础知识记录02-精度

• FP16：半精度浮点数（Half Precision Floating Point）

• BF16：脑浮点数16位（BFloat16，也常简称为BF16）

• FP32：单精度浮点数（Single Precision Floating Point）

• FP64：双精度浮点数（Double Precision Floating Point）

FP16、BF16、FP32 和 FP64 都是浮点数（Floating Point）的表示方法，它们指定了浮点数在计算机中的存储方式，包括尾数（mantissa）、指数（exponent）和符号位（sign）的位数。这些表示方法的主要区别在于它们的精度和存储空间。下面是每种格式的详细解释：

FP64(Double Precision Floating Point)

• 位数：64位

• 尾数：52位

• 指数：11位

• 符号位：1位

• 特点：提供最高的精度，适用于科学计算和需要高精度的工程应用。占用的存储空间较大。

FP32(Single Precision Floating Point)

• 位数：32位

• 尾数：23位

• 指数：8位

• 符号位：1位

• 特点：精度低于FP64，但计算速度更快，存储空间需求更小。广泛应用于图形处理和大多数科学计算。

FP16(Half Precision Floating Point)

• 位数：16位

• 尾数：10位

• 指数：5位

• 符号位：1位

• 特点：精度较低，但计算速度更快，存储空间需求最小。适用于对精度要求不高的场景，如某些机器学习模型的推理阶段。

BF16(BFloat16)

• 位数：16位

• 尾数：8位

• 指数：8位

• 符号位：1位

• 特点：虽然尾数位数少于FP16，但指数位数与FP32相同，这使得它在某些深度学习应用中比FP16更有优势，因为它可以表示更大的数值范围。

总结

• FP64：最高精度，适用于需要高精度的科学计算。

• FP32：平衡精度和性能，广泛应用于图形和科学计算。

• FP16：较低精度，适用于对精度要求不高的场景。

• BF16：在某些深度学习应用中比FP16更有优势，因为它可以表示更大的数值范围。

在实际应用中，选择哪种浮点数格式取决于计算任务对精度和性能的要求。例如，深度学习训练可能更倾向于使用FP32或BF16以获得更好的性能，而在需要高精度的科学计算中，FP64可能是更好的选择。