FP16和FP32与INT8占位和计算问题

最新推荐文章于 2025-07-14 09:10:16 发布
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分类专栏： # 散知识备忘录 文章标签： 数据 浮点
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43881803/article/details/98069925
本文详细解析了FP32和FP16两种浮点数格式的内部结构，包括符号位、指数位和尾数位的具体分配，以及int8整型的基本占用情况。通过具体实例，阐述了FP16如何进行数值的二进制转换和表示。

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数据问题

FP32占用4个字节，共32位，其中1位为符号位，8为指数位，23为尾数位。
FP16占用2个字节，共16位，其中1位为符号位，5位指数位，十位有效数字位。
符号位：0为正，1为负。
指数位的计算方式为：
取基底数加上后面有效数字化出来的指数数
基底数计算：第一位取0后面用1补满
例如FP16指数位5为：基底数就为01111 等于15
举例说明计算方式：例如十进制13化为二进制就是1101，将写成1.101乘以10的3次方
采用FP16方式表示：第一位符号13为正数取0，指数为15加3等于18二进制为10010 ；后面为有效数字写为1101后面补0即可。
int8，八位整型占用1个字节

FP16 能表示多少离散数值
拾贝壳
03-16 1507
也就是 真实值 = 机器码 - offset，这里的 offset 是 15 = 01111，所以如果 exponent 的值为 11011，则其真实值。当 exponent 取值为 00000 时，指数取最小值 -14，有效数字的整数部分取 0，小数部分的取值范围。当 exponent 的取值为 11111 时，当且仅当 fraction 为 0 时，表示。其中 sign 表示符号位，0 表示正数，1表示负数。，fraction 表示有效数字的小数部分，整数部分为。用于限制有效数字的小数部分为 0，
bit、byte、int、float、内存、显卡内存之如何根据title简单估算一个大语言模型参数存储到底需要多大显卡内存及内存
Elle_Lee的博客
01-15 1789
自用。nlp课后作业整理。
FP16、FP32 和 INT8主要区别
qq_54532893的博客
05-30 655
格式全称位宽类型精度（大概）FP3232位浮点数~7位十进制有效数字FP1616位浮点数~3.5位十进制有效数字INT88位整数精度最低，只支持整数运算。
大模型GPU计算精度（FP64、FP32、FP16、INT8和BF16，FP8与FP4）
qq_43391414的博客
07-14 1402
精度类型总位数动态范围有效小数位数存储占用应用场景FP646410−30810^{-308}10−3081030810^{308}1030815-178字节科学计算、金融建模FP323210−3810^{-38}10−38103810^{38}10387-84字节深度学习训练、通用计算FP161610−510^{-5}10−510510^{5}1053-42字节推理加速、混合精度训练BF16161。
机器学习-fp16表示
梦中破的博客
04-30 1万+
公式引入 存储方式：1位符号位+5位指数位+10位尾数位，共16位，内存占2个字节 sign:符号位 exponent:指数位（阶码） fraction:小数位（尾数） 阶码常用补码或移码表示 尾数常用原码或补码表示 fp16表示为: （1.0+fraction）中的1 规格化值：小数点前只有1位数，且非0 例：3.1415 * 10^2, 0.31415 * 10 ^ 3, 31.415 * 10^(-1)都表示314.15，其中3.1415 * 10^2被称为规格化值，后两者为非规格化值。 对
TensorRT模型转换及部署，FP32/FP16/INT8精度区分
大巧不工
03-01 2万+
TensorRT 一、简介 TensorRT 是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即 GPU Inference Engine。Tensor 代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量 [N, C, H, W]。RT表示 runtime。 一般情况如上图，线下构建网络结构，训练好模型，然后在实际业务中线上部署到对实时性要求较高（latency敏感）的场景，如一般的嵌入式设备，云端等等。实际应...
小白也能懂！INT4、INT8、FP8、FP16、FP32量化
m0_59163425的博客
02-14 1万+
量化就像是把一幅高精度的画变成一幅低精度的画，但尽量让它看起来还差不多。在计算机的世界里，量化是指将模型中的数据从高精度表示转换为低精度表示。比如，把 FP32（32 位浮点数）转换成 FP16（16 位浮点数）或 INT8（8 位整数）。FP32 是一种高精度的浮点数，它有 1 位符号位、8 位指数位和 23 位尾数位，总共 32 位。它可以表示非常大和非常小的数，就像一把非常精确的尺子，但缺点是占用的存储空间大，计算速度慢。
FP32、FP16和INT8
胡乱学点东西
04-26 2万+
FP32（Full Precise Float 32，单精度）占用4个字节，共32位，其中1位为符号位，8为指数位，23为尾数位。 FP16（float，半精度）占用2个字节，共16位，其中1位为符号位，5位指数位，十位有效数字位。与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，也因此FP16是更适合在移动终端侧进行AI计算的数据格式。 INT8，八位整型占用1个字节，INT8是一种定点计算方式，代表整数运算，一般是由浮点运算量化而来。在二进制中一个“0”或者“1”为一bit，INT8则意味着用8bit来表
给出一组模型参数详细解释float32、float16、int16的区别嘛
05-30
好的，我现在要仔细思考用户的问题，关于深度学习模型中float32、float16和int16数据类型的区别，以及量化过程的特点，特别是为什么float16量化不需要校准数据集。首先，我需要确保自己正确理解这些数据类型的基本...
接下来请帮我润色和完善这一部分，同时可以考虑添加一些图片： \section{Yolov12创新点} \textbf{核心改进：} 提出动态稀疏卷积机制，通过实时学习特征图重要性权重，动态激活关键卷积核。\\ \textbf{技术亮点：} \begin{itemize} \item \textbf{自适应感受野}：根据目标尺度自动调整卷积核大小 \item \textbf{跨阶段特征复用}：减少40\%重复计算 \item \textbf{硬件感知量化}：支持FP16/INT8混合精度推理 \end{itemize} \textbf{效果：} 在COCO数据集上实现62.1mAP精度，推理速度提升3.2倍。
最新发布
08-16
\item 支持FP16/INT8混合精度推理 \item 设备端自动校准量化参数 \item 量化函数：$Q(x) = \lfloor \frac{x - \mu}{\sigma} \cdot 2^b \rceil$ \end{itemize} \end{itemize} \textbf{性能表现：} \begin{table}...
2013年3月计算机二级C语言模拟试题与解析
8. 正确的输入语句格式应包含变量名和对应的占位符，如 `scanf("%d %d", &a, &b);`。 以上就是文档中涉及的C语言相关知识点，包括变量类型、逻辑表达式、数组、指针、文件操作以及输入输出等概念。这些知识点是...
32位，16位浮点数转化，浮点数二进制转化
08-03
在软件和单片机程序通讯过程中浮点数的位数不同导致的数据问题通常很令人头疼，今天有空整理了一段代码，其中十进制到2进制/16进制转化部分借鉴前辈的内容，32位到16位的内容是自己写的部分，有什么问题大家多多指教。 代码只是用来分析数据，所以优化不细致，凑合看吧。
C语言 打印函数指针的函数名%Fp %pf
05-09
%Fp用于以十六进制输出函数指针，并在输出前加上函数名和文件名；%pf则只输出函数指针本身。需要注意的是，使用%Fp或%pf占位符需要包含头文件。 示例代码： ```c #include void func() { printf("This is func...
fp32和fp16之间转换
夏天Alex
02-28 8196
fp16、fp32转换
FP16（半精度浮点数）、FP32（单精度浮点数）和INT8
Learning by doing
03-05 4813
在深度学习和计算机视觉领域中，FP16（半精度浮点数）、FP32（单精度浮点数）和INT8（8 位整数）是常见的数据类型或精度表示方式。它们在不同的场景下有各自的优势和用途。从内存占用上来说：INT8 < FP16 < FP32。从精度上来说: FP32 > FP16 > INT8。
FP32、FP16 和 INT8
leoatliang的博客
07-05 9488
FP32、FP16 和 INT8
INT8量化感知训练原理分析
qq_40268672的博客
09-23 1485
在进行int8量化感知训练时，权重和特征是这样传递的，浮点型的特征Arl−1经过量化后变成int8比特的Aql−1，然后再反量化为Ar′l−1,Wrl也是同样，量化为Wql,再反量化为Wr′l,于是，Wr′l和Ar′l这两个浮点数进行卷积运算，加上偏置后结果为浮点数Arl，再经过量化,可得Aql，如下图所示A^{l-1}_r经过量化后变成int8比特的A^{l-1}_q，然后再反量化 \\为A^{l-1}_{r'},W^l_r也是同样，量化为W^l_q,再反量化为W^{l}_{r'}, \\于是，W^l_{
大模型量化技术大揭秘：INT4、INT8、FP32、FP16的差异与应用解析
顺其自然~专栏
07-24 1万+
FP16格式，即16位浮点数（float16），相比于32位浮点数（float32），内存占用减少了一半，这在大规模深度学习应用中具有显著优势。然而，FP16格式也有其固有的缺点，即较低的精度，可能导致在某些情况下出现数值不稳定或精度损失的情况。在INT8量化中，模型的权重和激活值会经过一个量化过程，包括缩放和偏移，以尽可能保留原始浮点数的信息。量化通过减少每个参数的位数，可以显著减小模型的大小，从而减少存储需求。：在训练过程中考虑量化的影响，通过模拟低精度计算来调整模型参数，从而在量化后保持较高的精度。
彻底搞懂float16与float32的计算方式
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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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