half和float两种数据类型之间的转换

最新推荐文章于 2025-06-10 20:18:56 发布
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#深度学习 #半精度 #half #浮点 #float

本文介绍了half和float两种数据类型的转换，half是16位浮点数，常用于深度学习。由于CPU不直接支持half计算，转换至关重要。转换涉及符号位、指数位和尾数位的移位，指数基数差异需调整。详细步骤和代码参考链接提供。

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half和float两种数据类型之间的转换

Half是用16位表示浮点数的一种数据类型，在IEEE 754中也有规定，这种数据类型在深度学习系统中的应用比较广泛。但是在当前主流cpu上，不支持half类型数据的计算和输出，所以需要half和float两个数据类型之间的转换。
图1是16位浮点表示的标准，其中包括了1个符号位，5个指数位和10个尾数位。对于正常的数值，其结果如下表示。
val=(−1

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【C语言】联合体妙用之：数据类型转换
LuckiBit
03-03 246
在 C 语言中，联合体（`union`）是一种特殊的复合数据类型，通过内存共享实现高效的数据存储和类型转换。本文将聚焦一个精心命名的联合体 `DataFormatConverter`，详细剖析其设计理念、内存机制和妙用场景，同时结合 `.` 和 `->` 操作符的使用与对比，展示其在数据处理中的强大能力。`typedef` 的应用也将贯穿其中，提升代码的可读性和可维护性。
half(fp16)类型转float(fp32)类型的简单实现
ysaeeiderup的博客
04-12 6092
half和float的数据格式 half (fp16) 组成：符号位 1 bit + 指数位 5 bits + 小数位 10 bits。 指数位的表示范围是[2^-14, 2^15]。 float (fp32) 组成：符号位 1 bit + 指数位 8 bits + 小数位 23 bits。 指数位的表示范围是[2^-126, 2^127]。 算法原理 只要half类型的值不是nan，则转换为float后，符号位不变。 特殊值处理 当half类型的绝对值为0.0 (0x000
Float类型转half类型的实现
ysaeeiderup的博客
04-20 1242
由于half指数位最小只能表示2^-14，因此当float指数位小于或等于0x70（并且float的bit数值大于0x33800000）时，转换为half后指数位必为0，而右移13bit后的小数位需要先在第10bit位补1，然后再右移(0x70 - float指数位数值 + 1) bit。当float值为5.9604644e-8(0x33800000)，转换后的half值位5.97e-8(0x0001)，因此当float值绝对值小于这个数值时，转换后的half就是0.0。
什么是数据转换？数据转换有哪些方式?
最新发布
Leo的博客
06-10 1013
数据转换作为数据处理流程中的关键枢纽，承担着将原始数据重塑为高价值资产的重要使命。它通过清洗、整合、标准化、结构化等一系列操作，统一不同数据源的差异，使分散的数据能够形成有机整体。无论是从业务系统中提取交易数据，还是整合多平台的用户行为数据，数据转换都是确保数据可用性、提升数据质量、释放数据价值的必要前提。 本文我将给大家详细讲讲数据转换是什么、各种转换方式及其应用，为你在实际的数据处理工作中提供有力的指导。
通过half()把单精度float32转为半精度float16 超实用网络训练技巧 python
是鲤鱼啊
04-08 1万+
我在网上之前找了半天，也没找到能简洁明了地说怎么做能实现转半精度的，趁着弄清楚了，分享给大家。 我们都知道N卡早就支持半精度float16的运算了。跑深度学习的时候，在不苛求精度的前提下(大多数时候都是不需要的)，通过half()把单精度float32转为半精度float16，使得整个网络调用的参数量直接砍掉一半，以便运行时间大大缩短。 方法： 我们知道把原在cpu运行的网络放到gpu上运行...
OpenCL half数据类型
INFINALGEORGE的博客
03-27 2456
1.half数据类型：half数据类型用16位来表示浮点数。这比更为常用的float型的示数范围要小，但他是浮点数家族的新成员。有效位数（0-9）10bits,指数位(9-15)5bits,符号位1bits.opencl标准并没有规定兼容设备是否需要支持half数据类型，但是你可以通过设定CL_DEVICE_EXTENSIONS参数，调用clGetDeviceInfo函数的方法来确定设备是否支持这...
手写cuda算子：CUDA算子向量化访存实现float/float4/half/half2/int/int4 6种数据类型的elementwise计算 （六）
weixin_55083979的博客
03-16 1084
多数据格式cuda向量化访存计算
pytorch中tensor张量数据类型的转化方式
09-18
本篇文章将详细探讨PyTorch中张量数据类型的转化方法，这对于理解和使用PyTorch进行深度学习至关重要。 1. **张量与NumPy数组的相互转换** PyTorch的张量与NumPy数组之间可以方便地相互转换。这使得我们可以在两...
Java知识点（一）：变量、八种数据类型、基本数据类型转换
qq_45138120的博客
04-21 2201
包含java变量（声明、命名、初始化、使用、作用域）；八种数据类型以及基本数据类型中的转换（byte字节型、short短整型、int整数类型、long长整数类型、float单精度浮点型、double双精度浮点型、char字符类型、boolean布尔型）。
详解 Java 的八种基本数据类型和BigDecimal
TanaStudy的博客
01-13 4314
Java 中的几种基本数据类型 Java中有 8 种基本数据类型，分别为： 6 种数字类型 ：byte、short、int、long、float、double 1 种字符类型：char 1 种布尔型：boolean 对应的包装类型 boolean -> Boolean byte -> Byte char -> Character short -> Short int -> Integer long -> Long float -> Float double -&
数据压缩的常用手段以及方法
lovely_yoshino的博客
06-24 9511
之前我们在《》中提到了，我们可以通过一些算法层面来完成数据的压缩，而其实更简单或者说更直接的方法就是使用half这种形式来完成数据压缩。
CUDA使用FP16进行半精度运算
qq_25147897的博客
01-13 2万+
cudaSamples里面0_Simple里面有个关于fp16的例子，做fp16矢量的点积的。自己简单实现一个，做个对自己的测试。1、关于fp16定义CUDA 7.5 新特性介绍 -- FP16（即fp16是cuda7.5引入的，需要计算能力达到5.3或以上）16-bit Floating Point (半精度浮点)从 Tegra X1 开始，NVIDIA 的 GPU 将支持原生的 FP16 计算...
cuda float转换为half计算
gonaYet的博客
09-08 2893
当发现float的性能瓶颈在带宽的话,可以考虑将float转换为half计算,其实对于浮点数进行计算，16浮点数half的精度已经很足够了。
[CUDA 学习笔记] half 类型的 atomicAdd 操作
LostUnravel的博客
03-23 1724
kernel性能(ms)182.45halfashalf282.37kernel 2:82.36优点: 可以直接使用.缺点:性能很差, 不如对 2 个half的haf2类型的halfashalf2优点: 性能较高缺点: 必须两个half一起处理, 从而需要满足half2的内存对齐, 也会修改相邻的half元素kernel 2:优点:性能较高不影响相邻half元素的值缺点: 适合half数组的情况, 极端情况下仍会退化为;多个线程写入偏移不同时, 可能会造成额外一提, 在参考代码中,N。
16位浮点数（FP16）
pengfeix的博客
04-18 4万+
16位浮点数（FP16）​ CUDA7.5开始，支持16位浮点数的存储和计算，添加了half和half2两种数据类型，并内置了用来操作它们的函数。16位“半精度”浮点类型在应用程序中很有用，这些应用程序可以处理更大的数据集，也可以通过存储和操作更低精度的数据来获得性能。例如对一些规模比较大的神经网络模型来说，它们可能会受限于有限的GPU存储；一些信号处理内核（signal processing k...
fp16半精度浮点数转成float类型------C/C++
cumtchw
03-15 8812
在深度学习算法模型推理时，会遇到fp16类型，但是我们的c语言中没有这种类型，直接转成unsigned short又会丧失精度，因此我们首先将FP16转成float类型，再进行计算。 方法1： typedef unsigned short ushort;//占用2个字节 typedef unsigned int uint; //占用4个字节 uint as_uint(const float x) { return *(uint*)&x; } float as_float(con
让Faster R-CNN支持TX1的fp16(half float, float16)特性
Jiajun的博客
02-24 9016
为什么要用float16？ 一句话，float16的运算速度是float32运算速度的2倍。nVidia说的，数据不对不要怪我，(≖ ‿ ≖)✧ 在说一下缺点，也是一句话，精度损失了。（卧槽，废话，(*´Д｀*) ） 会损失多少呢？ IEEE754（wiki）这里描述各种float的规则，这里鄙视一下百度百科。 눈_눈 float32: 负数取值范围为 -3.4028235E+38
半精度浮点数（fp16，Half-precision floating-point）
热门推荐
mc18740458059的博客
09-05 6万+
今天看NVIDIA的帕斯卡架构介绍时，看到了fp16浮点数格式，以前没见过，想弄清楚他的格式和表示范围，几经查找，终于搞懂了。主要参考：fp16-wiki          如图，一个fp16数据占据两个字节，其中1位符号位，5位指数位，10位有效精度。 符号位：0：代表正数；                  1：代表负数。 指数位：与15的偏差。            max_e
half类型
03-19
### half 数据类型的定义 `half` 是 OpenCL 和其他图形编程环境（如 Cg 或 GLSL）中的一种内置标量数据类型[^1]。它表示一个 16 位浮点数，通常用于减少内存占用和提高性能。相比标准的 `float` 类型（32 位），`half` 可以节省一半的存储空间，但在精度上有所妥协。 在某些硬件平台上，支持 `half` 类型的操作可能会被优化为专用指令集，从而提升计算效率。然而，由于其较低的精度，`half` 不适合需要高精度的应用场景，例如科学计算或金融分析[^3]。 --- ### 使用场景 `half` 类型主要应用于图形渲染领域，尤其是在 GPU 计算中。以下是几个常见的使用场景： 1. **实时渲染** 在游戏开发和其他高性能图形应用中，`half` 被广泛用来存储颜色分量（如 RGB 值）。这些值通常不需要很高的精度，而较小的数据尺寸有助于加速传输和处理速度[^4]。 2. **深度缓冲区** 对于一些低分辨率的深度图，`half` 提供了足够的动态范围来表达景深信息，同时减少了显存消耗。 3. **机器学习推理** 随着 AI 的发展，许多神经网络模型采用半精度浮点数 (`FP16`) 来降低训练和推断过程中的资源需求。这不仅加快了运行时间，还降低了功耗。 --- ### 编程示例 #### OpenCL 中的声明与操作 下面展示了如何在 OpenCL 程序里定义并初始化变量以及执行简单的加法运算： ```c // 定义两个 half 类型变量 half a = as_half(0x3C00); // 将十六进制立即数解释成 half, 这相当于 float 的 1.0f half b = as_half(0x3800); // 相当于约等于 0.75f // 执行加法并将结果转换回 full precision 浮点数形式返回给主机端代码调用者查看实际数值大小 float result = (float)(a + b); ``` 注意：并非所有的设备都原生支持 `half` 类型及其对应的数学函数库；开发者应查阅目标平台的具体文档确认兼容性和表现特性。 #### Cg 中的例子 如果是在 ShaderLab 下编写 CGPROGRAM，则可能如下所示设置顶点输入属性之一作为 half 类型向量以便后续光照计算阶段利用该信息完成逐像素效果绘制工作流实现。 ```cg struct appdata { half4 vertex : POSITION; // Position of the vertex. }; void vert(appdata IN, out half4 pos : SV_POSITION) { pos = mul(UNITY_MATRIX_MVP, IN.vertex); } ``` 上述片段说明了一个基本的顶点着色器接受来自应用程序的空间坐标位置参数并通过矩阵变换映射到裁剪窗口内的标准化齐次坐标的流程概述。 ---
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