浮點運算：雙精度、單精度、半精度浮點數計算（FP16/FP32/FP64），浮點和定點
1.實數數的表示 參考深入理解C語言-03-有符號數，定點數，浮點數 1.1定點數 一般在沒有FPU寄存器的嵌入式系統中使用比較多。比如常見的32位系統中，將高16位作為整數部分，低16位作為小數部分。這樣就可以用整數 ...
原文：基於Apex的混合精度加速：半精度浮點數FP16
你想獲得雙倍訓練速度的快感嗎 你想讓你的顯存空間瞬間翻倍嗎 如果我告訴你只需要三行代碼即可實現，你信不 在這篇博客里，瓦礫會詳解一下混合精度計算 Mixed Precision ，並介紹一款Nvidia開發的基於PyTorch的混合精度訓練加速神器 Apex，最近Apex更新了API，可以用短短三行代碼就能實現不同程度的混合精度加速，訓練時間直接縮小一半。 話不多說，直接先教你怎么用。 PyTor ...
2021-03-30 16:26 0 601 推薦指數：
相關推薦
混合精度訓練 | fp16 用於神經網絡訓練和預測
混合精度訓練 混合精度訓練是在盡可能減少精度損失的情況下利用半精度浮點數加速訓練。它使用FP16即半精度浮點數存儲權重和梯度。在減少占用內存的同時起到了加速訓練的效果。 IEEE標准中的FP16格式如下： 取值范圍是5.96× 10−8 ~ 65504，而FP32則是1.4×10-45 ...
浮點數的范圍與精度
1 浮點數在內存中分配的空間大小 在LeetCode的編譯環境下： float：4字節（32位） double：8字節（64位） 2 浮點數的精度 測試1： 輸出結果如下： 測試2： 輸出結果如下： 測試 ...
單精度浮點數與機器精度
一、單精度浮點數 先來簡單了解一下浮點數在計算機中的存儲方式。根據IEEE 754標准，單精度浮點數格式如下（所有位取0）： 符號位 指數部分 尾數 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
AI中各種浮點精度概念集合：fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32
常見的浮點類型有fp16，fp32，bf16，tf32，fp24，pxr24，ef32，能表達的數據范圍主要看exponent，精度主要看fraction。 可以看出表達的數據范圍看fp32，bf16，tf32，pxr24和ef32都是一樣的，因為大家能表達的都是-2254~2255這個大概范圍 ...
Java 浮點數的范圍和精度
本篇先介紹IEEE754標准中針對浮點數的規范，然后以問答形式補充有關浮點數的知識點。 （一）IEEE754標准 IEEE 754 標准即IEEE浮點數算術標准，由美國電氣電子工程師學會（IEEE）計算機學會旗下的微處理器標准委員會發布。 以32位float數據 ...
代碼之謎（五）- 浮點數（誰偷了你的精度？）
如果我告訴你，中關村配置最高的電子計算機的計算精度還不如一個便利店賣的手持計算器，你一定會反駁我：「今天寫博客之前又忘記吃葯了吧」。 你可以用最主流的編程語言計算 0.2 + 0.4，如果你使用的是 Chrome、FireFox、IE 8+，可以按 F12 鍵，然后找到 「控制台」，輸入上面 ...
浮點數精度丟失問題
C#中的浮點數，分單精度（float）和雙精度（double）： float 是 System.Single 的別名，介於 -3.402823e38 和 +3.402823e38 之間的32位數字，符合二進制浮點算法的 IEC 60559:1989 (IEEE 754) 標准； double ...