27、深度强化学习中的硬件与状态设计

深度强化学习中的硬件与状态设计

1. 硬件基础与数据类型优化

在处理数值数据时，不同的数据类型在硬件层面有着不同的表现，包括大小、计算速度、范围和精度等方面。

1.1 浮点数据类型

浮点数据类型从16位开始有float16、float32和float64。它们的区别在于大小、计算速度和所能表示的小数精度，位数越多精度越高。float16被称为半精度，float32为单精度，float64为双精度。由于8位浮点数精度低，在大多数应用中不可靠，因此没有对应的实现。

半精度的计算速度是单精度的两倍，对于不需要高精度小数计算的场景足够使用，并且适合存储，因为大多数原始数据不需要那么多小数位。对于大多数计算，单精度就足够了，它也是包括深度学习在内的许多程序最常用的类型。双精度主要用于需要高精度计算的科学领域，如物理方程。

在选择合适的数据类型来表示浮点值时，需要考虑字节大小、速度、范围、精度和溢出行为等因素。

1.2 常见数据类型及其大小

以下是一些常见数据类型及其在内存中的大小示例代码：

import numpy as np

# 8-bit unsigned integer, range: [0, 255]
# size: 8 bits = 1 byte
# useful for storing images or low-range states
print(np.uint8(1).nbytes)

# 16-bit int, range: [-32768, 32768]
# size: 16 bits = 2 by