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。

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。

Dec 22, 2023 · 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（对齐FP16）组成，实际只有19位。

Nov 20, 2023 · 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位有效数字。它是深度学习中长期使用的标准格式，因为它能平衡数值范围和精度，同时也有较好的硬件支 …

Jun 19, 2023 · 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存储空间 和 计 算 资源。

Jan 20, 2025 · 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位小数位（对齐FP16）组成，实际只有19位。

Dec 19, 2024 · 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： 提高训练速度：同样的两个数进行计算，FP32由于位数少，计算量更小，可以降低计算时间。 同样的道理适用于FP16和FP32的对比，但是否意味着我们都使用FP16就行了？ 当然不是，主要原因是位数少同时有两个劣势： 位数少时表示的范围比位数多时要小，可能导致数据溢出，装不下了。 先看看精度问 …

Feb 2, 2024 · 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 anyone delving into this realm of high-performance computing. Single-precision floating-point, denoted as FP32, is a standard format for representing real numbers in computers.

Dec 17, 2024 · 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通常称为半精度浮点数，由1个符号位，5个指数位，10个尾数位组成。

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），从而显著减少模型的存储空间。 这对于部署在资源有限的设备上（如移动设备、嵌入式系统等）非常重要。 2. 加速推理速度. 量化后的模型可以在硬件上更高效地运行。 许多现代硬件（如GPU、TPU、NPU等）对低精度计算有专门的优化支持，能够更快地执行量化后的操作。 此外，低精度计算通常涉及更少 …