大模型精度：FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、FP4、NF4、INT8
fp64，是64位浮点数，由1位符号位，11位指数位和52位小数位组成。 FP32、FP16、FP8、FP4都是类似组成，只是指数位和小数位不一样。 但是FP8和FP4不是IEEE的标准格式。
计算精度对比：FP64, FP32, FP16, BFLOAT16, TF32 - 知乎
TensorFloat-32或 TF32 是NVIDIA A100 GPU中的新数学模式。 TF32 使用与半精度 (FP16) 数学相同的 10 位尾数，事实证明，它具有足够的余量来满足 AI 工作负载的精度要求。
大模型涉及到的精度有多少种？FP32、TF32、FP16、BF16、FP8 …
2023年12月22日 · Tensor Float 32，英伟达针对机器学习设计的一种特殊的数值类型，用于替代FP32。 首次在A100 GPU中支持。 由1个符号位，8位指数位（对齐FP32）和10位小数位（ …
浮点数格式：FP64, FP32, FP16, BFLOAT16, TF32之间的相互区别
2023年11月20日 · FP32（单精度浮点数）：用32位二进制表示，其中1位用于sign，8位用于exponent，23位用于fraction。它的数值范围大约是1.18e-38到3.40e38，精度大约是6到9位 …
Nvidia GPU的浮点计算能力(FP64/FP32/FP16) - CSDN博客
2023年6月19日 · fp32是指单精度浮点数数据类型，占用4个字节，用32位二进制表示一个数字，其中1位为符号位，8位为指数位，23位为尾数位。 FP 32 精度相对较高，但相应地需要更多的 …
一文讲清楚大模型涉及到的精度：FP32、TF32、FP16、BF16、FP8 …
2025年1月20日 · TF32，Tensor Float 32，英伟达针对机器学习设计的一种特殊的数值类型，用于替代FP32。 首次在A100 GPU中支持。 由1个符号位，8位指数位（对齐FP32）和10位小数 …
彻底理解大模型系列之：FP32、FP16、TF32、BF16、混合精度-CS…
2024年12月19日 · FP32搞清楚了，FP16、FP64类似，只是指数位和小数位的长度不一样： 首先对比FP32和FP64，由于一个FP32浮点数只占32位，和FP64比有明显的优势： 提高训练速 …
FP64 vs FP32 vs FP16: Understanding Precision in Computing
2024年2月2日 · FP64 vs FP32 vs FP16 each represent different levels of precision in floating-point arithmetic, and understanding their implications is vital for developers, engineers, and …
FP16、BF16、TF32、FP32、FP64等精度之间的区别
2024年12月17日 · 其中fp64通常称为双精度浮点数，由1个符号位，11个指数位，52个尾数位组成。 其中fp32通常称为单精度浮点数，由1个符号位，8个指数位，23个尾数位组成。 其中fp16 …
双精度（FP64）、单精度（P32、TF32）、半精度（FP16、BF16）…
大模型通常使用32位浮点数（FP32）或16位浮点数（FP16）来表示权重和激活值。 通过量化，可以将这些高精度的数值转换为更低精度的表示形式（如8位整数，INT8），从而显著减少模型 …
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