浮点运算：双精度、单精度、半精度浮点数计算（FP16/FP32/FP64），浮点和定点
1.实数数的表示 参考深入理解C语言-03-有符号数，定点数，浮点数 1.1定点数 一般在没有FPU寄存器的嵌入式系统中使用比较多。比如常见的32位系统中，将高16位作为整数部分，低16位作为小数部分。这样就可以用整数 ...
原文：AI中各种浮点精度概念集合：fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32
常见的浮点类型有fp ，fp ，bf ，tf ，fp ，pxr ，ef ，能表达的数据范围主要看exponent，精度主要看fraction。 可以看出表达的数据范围看fp ，bf ，tf ，pxr 和ef 都是一样的，因为大家能表达的都是 这个大概范围。fp 到表达范围比上面这些小，是 从精度上看fp gt pxr gt ef gt tf gt bf ，燧原的ef 都精度比Nvidia的fp 的 ...
2021-08-21 18:19 1 822 推荐指数：
相关推荐
使用TensorRT对caffe和pytorch onnx版本的mnist模型进行fp32和fp16 推理 | tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！ tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install ...
FP32转FP16能否加速libtorch调用
FP32转FP16能否加速libtorch调用 pytorch libtorch FP16 ###1. PYTORCH 采用FP16后的速度提升问题 pytorch可以使用half()函数将模型由FP32迅速简洁的转换成FP16.但FP16 ...
CUDA FP16
从cuda 7.5开始引入原生fp16（Tegra X1是第一块支持的GPU https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc/Half-Precision.html），实现了IEEE754标准中的半精度浮点型； cuda使用half基本数据类型和half2结构体支持，需要 ...
FP16
FP16 稍微介绍一下，FP16，FP32，BF16。 FP32是单精度浮点数，8 bit表示指数，23bit表示小数。FP16采用5bit表示指数，10bit表示小数。BF采用8bit表示整数，7bit表示小数。所以总结就是，BF16的整数范围等于FP32，但是精度差。FP16的表示 ...
tensorflow fp16训练
理论 在混合精度训练中，权重，激活值和梯度是保存成fp16的形式，为了能够匹配fp32的网络精度，有一个权重的fp32的master copy。 在tensorflow中的具体实现 tensorflow支持fp16的存储和tensor计算。包含tf.float16的数据类型的卷积 ...
混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测
混合精度训练 混合精度训练是在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。 IEEE标准中的FP16格式如下： 取值范围是5.96× 10−8 ~ 65504，而FP32则是1.4×10-45 ...