Mixed-Precision(float16 & float32)神经网络

最新推荐文章于 2025-04-25 17:00:00 发布
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分类专栏： 算法工程
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smartcat2010/article/details/104322164
本文探讨了MxNet中使用混合精度训练的优势，包括利用TensorCores加速计算，减少显存占用，允许更大batch及更复杂网络。文章详细介绍了如何有效实施混合精度，如数据与模型使用float16，特定层输出与参数服务器使用float32。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MxNet的混合精度

使用float16的好处：

1. 借助Tensor Cores加快计算速度：这种GPU本身支持半精度计算；（不支持半精度计算的，例如CPU，反而会更慢）

2. 减少显存空间占用量: Model变小; 可以放更复杂的网络，可以使用更大的batch；减少访存量，减小通信量；

 

怎样做效果好：

1. 输入数据，网络模型，中间激活，都用float16；

2. 使用float32的：最后一层在softmax之前的输出(因为softmax的分母要做Reduction规约)； 参数服务器里的共享w；

3. 临时改变Scale的：反向传播的激活函数梯度；

LLm中 float16和 float32 区别，为什么训练不能采用float16--梯度消失
ZJQ的博客
05-31 306
在深度学习中，float16（半精度）与float32（单精度）的主要区别在于数值范围和精度。float16仅有16位，数值范围较小（±6.5×10^4），精度较低（3-4位有效数字），当损失值达到0.0001时，容易出现梯度下溢或舍入误差，导致训练停滞或模型发散。相比之下，float32提供更大的数值范围和更高精度，更适合训练。解决方案包括混合精度训练、梯度缩放和优化器调整，以兼顾计算效率和稳定性。
目标检测的Tricks | 【Trick2】自动混合精度（Automatic mixed precision）
Clichong
04-17 2117
如有错误，恳请指出。 这篇博客用来记录一下自动混合精度的笔记，同时截取了yolov3spp项目相应的代码。 文章目录1. 自动混合精度理论概要2. Autocast使用介绍3. GradScaler使用介绍4. 自动混合精度实现代码 1. 自动混合精度理论概要 一句话概括的是，自动混合精度的实现使用的autocast + GradScaler。以下是对自动混合精度的介绍： amp：Automatic mixed precision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精.
详解混合精度训练（Mixed Precision Training）
月亮不知道的博客
04-17 1万+
混合精度训练（Mixed Precision Training）是一种在深度学习中提高训练速度和减少内存占用的技术。在PyTorch中，通过使用半精度浮点数（16位浮点数，FP16）和单精度浮点数（32位浮点数，FP32）的组合。
mixed precision training
MrTeq的专栏
08-25 357
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/mixed-precision-training/index.html   ***nvidia: Training with Mixed Precision https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-training-deep-neural-networks/   **...
Ｍｉｘｅd-precision(混合精度训练)
DuanLiuchang的博客
05-31 987
https://blog.youkuaiyun.com/jiangbo1017/article/details/79318548 混合精度训练 最近刚好在做相关工作，所以花点时间对混合精度进行模型训练进行一下理解与总结．详细数据请参考百度与ｎｖｉｄｉａ联合放在ａｒxiv上的论文：https://arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf 概述 深度学习模型的计算任务分为训练和推理．训练往往是放在云端或者超算集群中，利用ＧＰＵ强大的浮点计算能力，来完成网络模型参数的学习过程．一般来说训练时，计算资源往往
[linux] 半精度浮点数形式 (float16) 和单精度浮点数形式(float32)
心宝的博客
03-22 2811
因此在GPU上进行运算时，可以同时处理更多的数据，并且可以减少内存传输带来的延迟，从而提高整体的计算效率。因此，在一些大规模的深度学习任务中，使用半精度浮点数形式能够有效地缩短计算时间，提升训练的速度，但是这也可能会影响模型的准确性，需要在实际使用时加以权衡。由于半精度浮点数形式所占用的。
常见的数据类型 (float16、float32、bfloat16、int8)解释
weixin_43013480的博客
04-29 3535
在机器学习术语中，FP32 称为全精度 (4 字节)，而 BF16 和 FP16 称为半精度 (2 字节)。除此以外，还有 Int8 (INT8) 数据类型，它是一个 8 位的整型数据表示，可以存储282^828个不同的值 (对于有符号整数，区间为 [-128, 127]，而对于无符号整数，区间为 [0, 255])。
"""{"precision_config": {"precision_mode": "qint8_mixed_float16"}}""").ok()讲解一下
04-11
精度模式 `qint8_mixed_float16` 是一种混合精度与量化技术结合的配置方案，主要用于平衡神经网络的计算效率与模型精度。其核心作用是通过**量化部分算子为 INT8** 并保留其他算子为 FLOAT16，从而降低计算资源消耗...
一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）
AI天才研究院
07-06 2166
在人工智能和深度学习领域，神经网络已经成为一种revolutionary的技术，推动了诸如计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的巨大进步。然而，随着神经网络模型变得越来越复杂和庞大，传统的CPU处理器在处理这些计算密集型任务时往往力不从心。这就催生了对专门的硬件加速技术的需求，以提高神经网络的训练和推理效率。在这篇文章中，我们将深入探讨三种主要的硬件加速技术：GPU（图形处理器）、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）。这些技术各有特点，都在神经网络加速领域发挥着重要作用。
半精度浮点数fp16和脑浮点数Bf16的说明和总结
voiiid的博客
03-15 6360
查阅了大量资料，都是将脑浮点数或者半精度浮点数和单精度、双精度进行对比，却没有发现将bf16和f16进行对比的资料。
如何通过数据并行、模型并行、混合精度训练等方法加速神经网络的训练速度？
AI天才研究院
08-31 603
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 在机器学习领域，存在着许多复杂而高维的模型，这些模型既包括线性模型、树型模型、神经网络等传统的模型，也包括深度学习模型。然而，目前的计算机和内存资源难以支持大规模的训练过程，使得用现有的方法进行复杂模型训练变得十分困难。 为了解决这个问题，研究者们提出了分布式并行
Mixed Precision Training —— caffe-float16
weixin_30443731的博客
01-26 378
简介 最近有了突如其来的想法，如何把caffe的变得更小更快。后来翻到Nvidia开发caffe-float16，同时也看到它的论文。看完大致了解一番后，就做一下记录。 该工作的目标是，减少网络的所需的内存大小和提升网络的 inference（推理）速度。nvidia通过才用自己开发的 float16 半精度 cuda_fp16.h 数据类型，在forward和backward propagati...
Pytorch mixed precision 概述（混合精度）
idol24的博客
04-12 1416
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者：知乎superjie13https://www.zhihu.com/people/superjie13本文对p...
float16 和 float32在模型加载和推理过程中应该如何选择
qq_57773796的博客
11-04 791
float16 和 float32在模型加载和推理过程中应该如何选择
Float32、Float16、BFloat16
最新发布
weixin_65350212的博客
04-25 1277
本文讨论了Float32、Float16、BFloat16这三种浮点数的表示方法、指数偏置、精度与数值范围，以及它们的应用场景和硬件支持情况
使用混合精度 mixed precision 给 Keras 加速
drin201312的博客
11-16 2729
可以使用混合精度 mixed precision 给 Keras 加速，3个操作步骤如下： 使用算力在 7.0以上的GPU，比如 NVIDIA的 RTX 3090, 3080等。 在建立模型之前，设置 global_policy 为 mixed_float16。 policy = tf.keras.mixed_precision.Policy('mixed_float16') tf.keras.mixed_precision.set_global_policy(policy) # 另一种写法是只用下面这
[通俗易懂]float32、float16、bfloat16之间的差异
a61022706的博客
01-03 1万+
qlora一般用bfloat16的精度类型进行训练，然而支持bfloat16精度往往需要V100以上的卡（不包括V100）。可惜本人服务器上只有V100类型的卡，想要使用qlora进行训练需要把精度改为float16。指的是使用FP32作为主权重，而在进行前向和后向传播时使用FP16/BF16来提升训练速度，最后在梯度更新阶段再使用FP16/BF16梯度更新FP32主权重。不同的浮点数据类型：float32、float16、bfloat16等，可以称之为精度，而模型大小 = 模型参数量x精度。
一文读懂：使用混合精度(Mixed-Precision)技术加速LLM
qianggezhishen的专栏
08-29 2658
训练和推理使用那些大型语言模型，真是挺烧钱的，主要是因为它们太能吃计算资源和内存了。不过啊，我最近发现，用点儿小技巧，就是低精度格式，咱们可以大幅提升训练和推理的速度，快到三倍呢，而且一点儿都不影响模型的准确度。咱们主要聊的虽然是大型语言模型，但这些技巧其实挺万能的，用在其他深度学习架构上也没啥问题。咱们得先弄明白啥叫混合精度训练。这可是个牛技术，在现代GPU上训练的时候，能明显加快速度，有时候快个两三倍不是梦！咱们来瞅瞅这是咋回事。先说32位精度。
彻底搞懂float16与float32的计算方式
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leo0308的博客
05-30 6万+
1 float 16与float 32 1.1 float16 1.1.1 计算方式 float 16又称半精度， 用16个比特也就是2个字节表示一个数。 如下图所示， 其中1位符号位， 5位指数位， 10位小数位。 那么， 这16个比特位是怎么表示1个数的呢 ？ 分3部分：符号位 ， 指数部分， 小数部分。 a 符号位： 1代表负数， 0代表正数。 b 指数部分，5个比特位， 全0和全1有特殊用途，所以是00001~11110， 也就是1到30， 减去偏置15，指数部分最终范围为-14 ~15. c 小
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