大模型之数值精度

最新推荐文章于 2025-10-05 23:42:43 发布

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   比较项 
   FP32 
   FP16 
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   INT8 
  
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   最大值 
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比较项	FP32	FP16	BF16	INT8
占用字节	4（32bit）	2（16bit）	2（16bit）	1（8bit）
最大值	$3.4028235×10^{38}$

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BF16 与 FP16 在模型上哪个精度更高呢【bf16更适合深度学习计算，精度更高】

u013250861的博客

06-11

1万+

但现在开源框架上，有通过将FP32 数据截断方式，用int16 指令集代替BF16 计算，不知道这块性能和精度是怎样的，是否符合实际需求呢？但是这两者精度上差异不一样，BF16 可表示的整数范围更广泛，但是尾数精度较小；那么，问题来了，两者性能加速比相似，但精度diff不一样，在哪些情况用BF16，哪些用FP16呢？BF16 是对FP32单精度浮点数截断数据，即用8bit 表示指数，7bit 表示小数。FP16半精度浮点数，用5bit 表示指数，10bit 表示小数；

FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析

热门推荐

herosunly的博客

05-03

23万+

本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录 1. 前言 2. 模型加载显存占用大小 3. 不同精度是否与硬件适配

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有关于pytorch单精度bfloat16位

weixin_43301333的博客

10-15

1万+

BF16是brain float的简称（来源于google brain）。不同于普通的单精度浮点数FP16(i.e., torch.float16)，BF16是介于FP16和FP32之间的一种浮点数格式。BF16的指数位比FP16多，跟FP32一样，不过小数位比较少。即，BF16尝试采用牺牲精度的方法，来换取更大的数值空间。

pytorch中关于BF16、FP16的一些操作

qq_41596730的博客

03-26

7516

类型为FP16的数据也有16bit，1bit为符号位，5bit为指数位，10bit为尾数位。好久没更新博客了，最近在学习过程中遇到了如何生成一个float16的数或者生成一个bfloat16的数，并对其二进制的存储格式进行一些操作的问题，这里做一个简单的记录。首先说明，虽然我们创建tensor时输入的数据为0.785，但是实际数据是0.78515625，这里不做多余解释，只当我们创建的tensor大小为0.78515625。的结果，和我们上面解释的并不一样，这里博主也不太清楚原因，如有了解的，欢迎告知。

字节大模型岗面试：BF16为什么比FP16更适合大模型训练？

2301_78285120的博客

03-09

2862

随着DeepSeek爆火，面试中也越来越高频出现，因此训练营也更新了DeepSeek系列技术的深入拆解。包括MLA、MTP、专家负载均衡、FP8混合精度训练，Dual-Pipe等关键技术，力求做到全网最硬核的解析~本篇文章主要对训练 LLM 以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践，读过后应该会对常用的浮点数 FP16，FP32，BF16 有一个更好的理解~

BF16和FP16对比

hellochenlian的专栏

07-30

1万+

BF16 是对FP32单精度浮点数截断数据，即用8bit 表示指数，7bit 表示小数。FP16半精度浮点数，用5bit 表示指数，10bit 表示小数与32位相比，采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍，内存需求可以减半。但是这两者精度上差异不一样，BF16 可表示的整数范围更广泛，但是尾数精度较小；FP16 表示整数范围较小，但是尾数精度较高。IEEE 浮点运算标准的 2008 年修订版引入了半精度 16 位浮点格式（称为 fp16）作为存储格式。

大模型推理效率与精度

2402_84466582的博客

07-31

2230

策略描述：使用专门为大模型推理优化的框架和引擎，如TensorRT、ONNX Runtime等，这些框架和引擎通常具备优化的计算图、高效的算子实现以及低延迟的推理特性。AI Agent训练：大模型与游戏环境的结合，为AI Agent提供了丰富的训练场景和数据，推动了游戏AI的发展，也为AI Agent在其他领域的应用提供了宝贵经验。综上所述，大模型推理的应用前景非常广阔，将在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、智能制造、游戏娱乐等多个领域发挥重要作用，并推动人工智能技术的持续发展和创新。

深入浅出：大语言模型的“瘦身”秘籍——数值计算精度全解析一

最新发布

haier123888的博客

10-05

937

简单来说，数值计算精度决定了计算机如何使用比特位来表示一个数字，尤其是小数。这句话虽然简短，但包含了三个核心概念。

大语言模型原理基础与前沿混合精度

AI天才研究院

06-16

1183

大语言模型原理基础与前沿混合精度 1.背景介绍大语言模型（Large Language Models, LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色。然而，这些模型的训练和推理过程需要大量的计算资源和存储空间。混合精度

多孔介质中水驱油模型与达西两相流模型的数值模拟研究：基于Comsol的应用与实践

04-29

内容概要：本文详细探讨了多孔介质中水驱油模型与达西两相流模型的数值模拟方法，特别是利用Comsol软件进行建模的具体步骤和技术细节。首先介绍了多孔介质中水驱油的基本概念及其重要性，然后重点讲解了相对渗透率...

FP16与BF16区别

Swift's Blog

05-05

2731

more二者都是占用16bit空间。模型训练时使用BF16和FP16都可以降低内存使用和传输量，提高训练效率。

BF16与FP16的区别

duoyasong5907的博客

01-29

5828

参考两者差异图示如下：

【AI大模型面试真题】字节LLM岗面试：BF16凭什么比FP16更适合大模型训练？

Android23333的博客

03-12

1114

本篇文章主要对训练 LLM 以及部署应用时的精度问题进行了一些探讨和实践，读过后应该会对常用的浮点数 FP16，FP32，BF16 有一个更好的理解~

FP16和BF16的区别

hithes的博客

06-30

1113

FP16和BF16是两种16位浮点数格式，主要区别在于位数分配和适用场景。FP16采用5位指数和10位尾数，精度较高但数值范围较小，适合图像处理等需要高精度的任务。BF16采用8位指数和7位尾数，数值范围更大但精度较低，专为深度学习设计，能有效避免训练中的数值溢出问题。硬件支持方面，FP16广泛用于NVIDIA GPU，而BF16主要适配Google TPU和Intel CPU。总体而言，FP16适合精度敏感型计算，BF16更适合大规模神经网络训练。

fp16和bf16有什么区别

陈开心的博客

01-16

2669

在训练时，如果你的硬件不支持同时使用 fp16 和 bf16，那么设置这两个选项将会导致冲突。通常情况下，你只能启用一种格式（fp16 或 bf16）。如何避免问题：确保在训练前了解你的硬件支持的精度格式。只选择一个低精度格式来避免冲突（fp16=True 或 bf16=True）。如果你使用的是多个硬件平台，确保配置的训练参数适配每个平台的特性。

深度学习数值精度详细对比：BF16、FP16、FP32

qq_45943646的博客

03-10

2204

训练阶段：推荐BF16。

bf16 和fp16 ，fp32的区别以及相互转换逻辑

samoyan的博客,记录技术成长~

03-07

3万+

总结来说，FP32、FP16和BF16各有其优势和适用场景，选择使用哪种精度格式通常取决于应用对计算速度、精度和数值范围的具体要求。在深度学习领域，FP16和BF16因其在性能和效率上的优势而越来越受到关注。

bfloat16（BF16）和 float16（FP16）有什么区别？中英双语解释

阿正的梦工坊

11-29

1万+

BF16 offers a larger numerical range and is specifically optimized for deep learning tasks that require handling large gradients and weights.

BF16 和FP16 ，FP32区别以及转换方法

CHNIM的博客

03-12

3435

FP32（单精度浮点数）结构：32 位（1 符号位，8 指数位，23 尾数位）。动态范围：指数范围约为 10−3810^{-38}10−38 到 103810^{38}1038（偏移 127）。精度：约 7 位有效十进制数字。用途：通用计算，需要高精度的场景（如科学计算）。优点：高精度、大动态范围。缺点：内存和计算资源消耗大。

大模型的计算精度

03-08

### 大模型计算精度的影响因素在大模型中，计算精度对于模型性能有着至关重要的影响。FP64 或双精度 64 位浮点精度使用 64 位二进制来表示系统计算中的数值，这种格式提供了极高的精度，在对精度和准确性有严格...