BF16，Brain Float 16，由Google Brain提出，也是为了机器学习而设计。 由1个符号位，8位指数位（和FP32一致）和7位小数位（低于FP16）组成。 所以精度低于FP16，但是表示范围和FP32一致，和FP32之间很容易转换。 在 NVIDIA GPU 上，只有 Ampere 架构以及之后的GPU 才支持。 python中查看是否支持： NF4，4-bit NormalFloat，一种用于量化的特殊格式，在QLoRA量化论文中提出。 NF4是建立在 分位数量化技术 的基础之上的一种信息理论上最优的数据类型。 把4 …

2024年7月29日 · BF16 (Brain Floating Point): 使用16位表示浮点数，与FP16不同的是，BF16的1位用于符号，8位用于指数，7位用于尾数。 BF16的设计允许它与FP32有相同的数值范围，尽管它的精度比FP32低。 BF16特别适合深度学习领域，因为深度学习模型通常对数值范围更敏感，而对精度的要求可以相对较低。 2. 应用场景. FP32: 由于其高精度，FP32广泛用于需要精确计算的应用，如科学研究、工程设计、金融建模等。 FP16: 通常用于深度学习训练和推理过程中，可 …

FP16也叫做 float16，两种叫法是完全一样的，全称是 Half-precision floating-point (半精度浮点数)，在IEEE 754标准中是叫做binary16，简单来说是用16位二进制来表示的浮点数，来看一下是怎么表示的 (以下图都来源于维基百科 [2])： 其中： Sign (符号位): 1 位，0表示整数；1表示负数。 Exponent (指数位)：5位，简单地来说就是表示整数部分，范围为00001 (1)到11110 (30)，正常来说整数范围就是 2^ {1}-2^ {30} ，但其实为了指数位能够表示负数，引入了一个偏置值，偏置 …

BF16 是对FP32 单精度浮点数 截断数据，即用8bit 表示指数，7bit 表示小数。 FP16 半精度浮点数，用5bit 表示指数，10bit 表示小数； 与32位相比，采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍，内存需求可以减半。 但是这两者精度上差异不一样，BF16 可表示的整数范围更广泛，但是尾数精度较小；FP16 表示整数范围较小，但是尾数精度较高。 那么，问题来了，两者性能加速比相似，但精度diff不一样，在哪些情况用BF16，哪些用FP16呢？ 第二个问题：在 ARM 上，高端机支持 …

2024年11月29日 · bfloat16 （BF16）和 float16 （FP16）都是16位浮动点数格式，用于加速 深度学习 模型的训练过程，尤其是在使用大规模模型时，节省显存和提高计算效率。 尽管它们都是16位格式，但在表示数字时存在一些关键差异。 以下是详细的比较分析： 1. 格式和表示方式的区别. 符号位（1位）：表示数值的符号（正或负）。 指数位（5位）：用于表示数值的大小范围。 尾数位（10位）：也叫精度部分，用于表示有效数字。 FP16的表示方式遵循 IEEE 754 标准， …

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本文深入探讨了常见精度细节，包括 FP32、FP16、TF32、BF16 以及混合精度，帮助读者避免囫囵吞枣。 文章详细介绍了从 FP32 到其他精度类型的转换，分析了模型训练中不同精度的问题，以及混合精度的使用方法和优势。 此外，文章还对比了 BF16、TF32 等精度类型的性能，为读者提供了全面的精度知识。

2021年3月31日 · BF16是一种相对较新的浮点数格式，又叫BFloat16或Brain Float16，可以说是专为深度学习创造的。 深度学习中一般不需要FP64，FP32这种高精度的浮点格式。 虽然这两种浮点格式数据精度高，但也增加了存储成本和处理过程中的时间成本。 如果有一种数据格式能解决FP64，FP32这两种数据格式的这两个缺点，同时又能满足一定的精度要求，那无疑会大大提高深度学习模型的推理速度和部署灵活性。 这种数据格式就是BF16，使用BF16算法的预测精度 …

Bfloat16 is designed to maintain the number range from the 32-bit IEEE 754 single-precision floating-point format (binary32), while reducing the precision from 24 bits to 8 bits. This means that the precision is between two and three decimal digits, and bfloat16 can represent finite values up to about 3.4 × 10 38.

2024年12月17日 · BF16有Google Brain开发，逐渐火了起来是因为大模型，需要在较小占用的情况下保持较大的动态范围，所以BF16逐渐受到青睐，但是BF16由于尾数位较少可能会有部分精度损失的问题。 那么当指数位全为1111时，依旧表示了 2 16，为什么还会说最大值是65536？ 这是因为指数部分全为 1 且尾数部分全为 1 的情况通常用于表示无穷大（或 NaN），而不是一个有限 …