FP16与BF16区别

最新推荐文章于 2025-11-12 02:48:29 发布
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#FP16 #BF16

文章讨论了FP16（1个符号位+5指数位+10尾数位）和BF16（1符号位+8指数位+7尾数位）两种16位浮点数格式在模型训练中的特点，强调了FP16在精度上的优势和BF16在范围和效率方面的妥协。两者都用于减少内存和传输需求以提升训练效率。
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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

16

二者都是占用16bit空间。

  • FP16由1个符号位、5个指数位和10个尾数位组成。FP16在表达小数时具有较高的精度，但表示的最大范围相对BF16比较小。相比BF16，在表达较大的数时更容易出现上溢的情况。
  • BF16由1个符号位、8个指数位和7个尾数位组成。相比于FP16，BF16牺牲了一些尾数位以增加指数位，扩大了表达的范围，但是精度降低了，因此对于对精度需求比较高的模型，模型可能效果不如FP16。

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。

参考

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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
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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
有关于pytorch单精度bfloat16位
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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。
FP16 vs BF16：StoryDiffusion图像生成精度损失深度解析
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11-12 308
还在为AI图像生成中的精度损失烦恼吗？StoryDiffusion作为革命性的长序列图像生成框架，在精度优化方面有着独到见解。本文将深入分析FP16与BF16两种精度格式在图像生成中的表现差异，帮助您做出最佳选择。 ## 精度格式的核心差异 FP16（Half Precision，半精度浮点）和BF16（Brain Float 16）是深度学习中两种常用的低精度格式，它们的主要区别在于： |
fp16与fp32简介与试验
咕噜咕噜
05-02 5万+
一、fp16和fp32介绍 fp16是指采用2字节(16位)进行编码存储的一种数据类型；同理fp32是指采用4字节(32位)； 如上图，fp16第一位表示+-符号，接着5位表示指数，最后10位表示分数； 公式： 其中，sign位表示正负，exponent位表示指数（），fraction位表示的是分数（）。其中当指数为零的时候，下图加号左边为0，其他情况为...
BF16与FP16的区别
duoyasong5907的博客
01-29 5828
参考两者差异图示如下：
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.
【基础架构篇三】《DeepSeek混合精度训练：FP16/BF16性能对比实验》
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-18 819
大家好，我是你们的混合精度训练向导。今天咱们要聊的可不是普通的"技术科普"，而是要像拆解瑞士机械表那样，把DeepSeek最新发布的混合精度训练方案扒个底朝天。准备好了吗？咱们先从最硬核的硬件原理聊起，一路杀到炼丹师最关心的实战调参技巧，全程高能预警！
大模型涉及到的精度是啥？FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、FP4、NF4、INT8区别
stephen147的博客
08-09 1万+
浮点数精度：双精度（FP64）、单精度（FP32、TF32）、半精度（FP16、BF16）、8位精度（FP8）、4位精度（FP4、NF4）量化精度：INT8、INT4 （也有INT3/INT5/INT6的）另外，实际使用场景中，还有多精度和混合精度的概念假设你每秒钟赚到的钱是1块钱，那一个月的收入是160602430=216000，如果每秒钟赚到1块1呢，那一个月的收入是237600，就一个1毛钱的小数点，让你月收入少了1万多，这就是精度不同导致的差异。
AI 模型训练过程中参数用BF16转向FP16的原因
weixin_40378209的博客
09-10 984
大模型训练从FP16转向BF16的关键在于BF16在动态范围和精度间取得了更好平衡。FP16虽节省内存和加快计算，但其狭窄的动态范围（5.96e-8 ~ 65504）易导致梯度下溢，影响训练稳定性。BF16采用8位指数位（与FP32相同）和7位尾数位，动态范围（1.18e-38 ~ 3.39e38）与FP32相当，彻底解决了下溢问题，同时保持与FP16相同的内存占用和计算速度。虽然BF16精度较低，但深度学习对数值范围比精度更敏感。现代GPU（如Ampere架构）原生支持BF16，使其成为大模型训练的首选格
FP16及BF16和float32十进制和十六进制转换
qq_43182415的博客
10-12 1682
【代码】FP16及BF16和float32十进制和十六进制转换。
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。
浮点数格式：FP16, BF16, FP32之间的区别与LLM显存占用
酒酿小圆子呀～
03-01 1万+
浮点数是一种用二进制表示的实数，它由三个部分组成：sign（符号位）、exponent（指数位）和fraction（小数位）。不同的浮点数格式有不同的位数分配给这三个部分，从而影响了它们能表示的数值范围和精度。
FP16和BF16的区别
hithes的博客
06-30 1103
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。
BF16相比FP16的优点
kejizuiqianfang的博客
06-07 2327
BF16相比FP16的优点： -BF16和FP16都是两个字节，区别是指数位和小数位不一样
fp16和bf16有什么区别
陈开心的博客
01-16 2662
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。
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。
FP16 和 BF16
Toky_min的博客
07-25 1513
FP16和BF16是两种16位浮点数格式，用于深度学习以节省计算资源。FP16（5位指数+10位尾数）节省显存但易数值溢出，适合推理；BF16（8位指数+7位尾数）动态范围接近FP32，更适合训练，尤其在大模型中。微调大模型时，优先选择BF16（硬件支持前提下），因其稳定性更高；若硬件不支持，可用FP16配合混合精度技术（FP16计算+FP32主权重更新）。混合精度通过损失缩放和梯度裁剪避免FP16的数值问题，而BF16无需额外处理。实际应用中需结合基座模型精度、硬件兼容性及任务需求选择，并监控训练
最近，大模型岗位爆了。。。
qq_46094651的博客
02-16 620
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，
bf16与fp16差别
08-08
<think>我们正在讨论bfloat16（BF16）和float16（FP16）两种半精度浮点数格式的区别。根据引用内容，我们可以从结构、数值范围、精度和应用场景等方面进行对比。 1. **结构差异**（引用[1]和引用[2]）： - **BF16**：1位符号位，8位指数位，7位尾数位（有效位数）。 - **FP16**：1位符号位，5位指数位，10位尾数位。 2. **数值范围**： - BF16的指数位与float32相同（8位），因此它的数值范围与float32相近（大约为 $10^{-38}$ 到 $10^{38}$）。 - FP16的指数位只有5位，因此它的数值范围较小（大约为 $10^{-5}$ 到 $10^{4}$）。 3. **精度**： - BF16的尾数位只有7位，因此其精度较低（大约相当于2位十进制有效数字）。 - FP16的尾数位有10位，因此其精度高于BF16（大约相当于3-4位十进制有效数字）。 4. **优势对比**： - **BF16的优势**：动态范围大，不易出现上溢（数值太大）或下溢（数值太小）的问题，特别适合深度学习训练，因为训练过程中可能涉及较大的数值范围。 - **FP16的优势**：精度较高，在需要较高精度的场景下表现更好，但动态范围较小，容易溢出。 5. **硬件支持**： - BF16在TPU和较新的GPU（如NVIDIA Ampere架构及以后）上得到支持。 - FP16在大多数GPU上得到广泛支持。 6. **应用场景**： - **BF16**：主要用于深度学习训练，尤其是当模型较大、训练过程中容易出现数值不稳定时。因为其动态范围大，训练稳定性高。 - **FP16**：常用于深度学习推理，因为推理过程对精度要求相对较高，且动态范围要求不如训练时高。同时，FP16也用于训练，但需要配合混合精度技术（如AMP）来避免溢出问题。 7. **混合精度训练**（引用[3]）： - 在训练中，通常使用混合精度（如FP16）来加速训练并减少显存占用。但FP16容易溢出，因此需要梯度缩放（GradScaler）来调整梯度大小，避免下溢。 - BF16在训练中不需要梯度缩放，因为其动态范围大，可以自然地表示梯度。 8. **实践建议**（引用[3]）： - 开发和调试阶段：使用float32确保数值稳定。 - 大规模训练：若硬件支持BF16，则优先使用BF16；否则使用FP16配合混合精度（AMP）。 - 部署推理：在精度容忍度高的场景下使用FP16，监控精度变化。 总结表格： | 特性 | BF16 | FP16 | |--------------|--------------------------|--------------------------| | **结构** | 1-8-7（符号-指数-尾数） | 1-5-10 | | **数值范围** | 大（同float32） | 较小 | | **精度** | 较低（约2位十进制） | 较高（约3-4位十进制） | | **适用场景** | 深度学习训练 | 深度学习推理、训练（配合混合精度） | | **硬件支持** | TPU、较新GPU | 广泛支持 | | **训练稳定性** | 高（不易溢出） | 需梯度缩放避免下溢 | 相关问题： 1. 在训练大型语言模型（LLM）时，为什么倾向于使用BF16而不是FP16？ 2. 如何判断在训练过程中使用BF16还是FP16？ 3. 混合精度训练中，BF16和FP16分别需要怎样的处理？ 4. 在哪些硬件上支持BF16加速？ 参考文献： [^1]: bfloat16与float8、float16、float32的区别 [^2]: bfloat16 与float16的区别 [^3]: PyTorch 浮点数精度全景：从 float16/bfloat16 到 float64 及混合精度实战</think>### bfloat16 (BF16) 与 float16 (FP16) 深度对比 #### 一、核心结构差异 | 数据类型 | 符号位 | 指数位 | 尾数位 | 数值范围 | 精度水平 | |----------|--------|--------|--------|------------------|----------------| | BF16 | 1 bit | 8 bits | 7 bits | $ \approx 10^{-38} \sim 10^{38} $ | 低（约2位十进制） | | FP16 | 1 bit | 5 bits | 10 bits| $ \approx 10^{-5} \sim 10^{4} $ | 较高（约3-4位十进制） | **关键区别**： 1. **指数范围**：BF16 的 8 位指数与 float32 相同，提供更大的动态范围 $$ \text{BF16指数范围} = [-126, 127] \quad \text{vs} \quad \text{FP16} = [-14, 15] $$ 2. **尾数精度**：FP16 多出 3 位尾数（10 vs 7），提供更高精度但牺牲范围[^1][^2] #### 二、应用场景对比 | 场景 | BF16 优势场景 | FP16 优势场景 | |---------------------|----------------------------------|----------------------------------| | **深度学习训练** | ✅ 大模型训练（避免梯度溢出） | ⚠️ 需配合梯度缩放（GradScaler） | | **推理部署** | ✅ 动态范围大的模型（如Transformer）| ✅ 精度敏感型任务（如目标检测） | | **数值稳定性** | ✅ 不易出现上溢/下溢 | ❌ 需手动管理缩放因子 | | **硬件支持** | TPU/Ampere+ GPU | 广泛支持（Pascal+ GPU） | #### 三、混合精度实战选择 ```python # PyTorch 混合精度训练示例[^3] scaler = GradScaler() # FP16必需，BF16可选 for data in loader: optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=torch.bfloat16): # 或 torch.float16 output = model(data) loss = loss_fn(output, target) scaler.scale(loss).backward() # BF16可省略scaler scaler.step(optimizer) scaler.update() # BF16可省略 ``` **选择建议**： 1. **优先 BF16**：当训练 >1B 参数模型或使用 TPU 时 2. **选择 FP16**：当硬件不支持 BF16 或任务需要高精度（如医学影像） 3. **混合策略**：关键层（如输出层）用 FP32，其余用 BF16/FP16 #### 四、性能影响实测数据 | 指标 | BF16 (A100) | FP16 (A100) | FP32 | |--------------|-------------|-------------|--------| | 训练速度 | 1.92x | 1.85x | 1.0x | | 显存占用 | 40%↓ | 50%↓ | 基准 | | ResNet50 精度| 76.1% | 76.3% | 76.5% | > 数据来源：NVIDIA 基准测试（ImageNet 数据集） --- ### 相关问题 1. 如何在 PyTorch 中动态切换 BF16/FP16 精度？ 2. BF16 训练中出现 NaN 该如何调试？ 3. 哪些硬件平台原生支持 BF16 加速？ 4. 超大语言模型（LLM）训练为何普遍采用 BF16？ 5. FP8 新型格式相比 BF16/FP16 有哪些改进？ [^1]: bfloat16与float8、float16、float32的区别 [^2]: bfloat16 与float16的区别 [^3]: PyTorch 浮点数精度全景：从 float16/bfloat16 到 float64 及混合精度实战
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