原文:使用GPU計算時,單精度float32類型和半精度float16類型運算效率的區別

最近在看資料時發現寫着使用float 半精度類型的數據計算速度要比float 的單精度類型數據計算要快,因為以前沒有考慮過數據類型對計算速度的影響,只知道這個會影響最終的計算結果精度。於是,好奇的使用TensorFlow寫了些代碼,試試看看是否有很大的區別,具體代碼如下: 上述代碼,分別使用單精度或半精度類型的x,y來進行計算。 分別使用RTX titan 和 RTX super 兩個類型的顯卡分 ...

2020-11-20 15:39 0 1615 推薦指數:

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Float32Float16轉換

參考https://stackoverflow.com/questions/3026441/float32-to-float16 ...

Mon Apr 20 03:05:00 CST 2020 0 1591
FLOAT 與 DOUBLE 差異(單精度與雙精度有什么區別

最本質的區別單精度,也就是 float ,在 32 位機器上用 4 個字節來存儲的;而雙精度double是用 8 個字節來存儲的,由於存儲位不同,他們能表示的數值的范圍就不同,也就是能准確表示的數的位數就不同。 1、所占的內存不同 單精度浮點數bai占du用4個字節(32位)存儲空間 ...

Mon Oct 19 16:49:00 CST 2020 0 666
解決float數據精度損失問題

問題:浮點數據存儲方式會導致數據精度損失,增大計算誤差。 float fval = 0.45;  // 單步調試發現其真實值為:0.449999988 double dval = 0.45; // 單步調試發現其真實值為:0.45000000000000001 當很多個這樣的單精度浮點 ...

Tue Jan 02 05:01:00 CST 2018 0 10819
 
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