2021年10月19日 · 深度学习 中int8、float16、float32的主要却别在于能表示的 数值范围、数值精度。 半精度是英伟达在2002年搞出来的，双精度和单精度是为了计算，而半精度更多是为了降低数据传输和存储成本。 很多场景对于精度要求也没那么高，例如分布式深度学习里面，如果用半精度的话，比起单精度来可以节省一半传输成本。 考虑到深度学习的 模型 可能会有几亿个参数，使用半精度传输还是非常有价值的。 int8取值范围是：-128 - 127 精度：整数位. float16取值范 …

2024年1月3日 · 本文讨论了qlora中使用不同浮点精度（如bfloat16、float16和float32）的训练策略，指出bfloat16通常首选但受限于硬件，V100以上可选float16，而float16存在溢出风险。 混合精度训练通过主用FP32和使用FP16/BF16加速计算是常见做法。 qlora一般用bfloat16的精度类型进行训练，然而支持bfloat16精度往往需要V100以上的卡（不包括V100）。 可惜本人 服务器 上只有V100类型的卡，想要使用qlora进行训练需要把精度改为float16。 （关于不同精度类型的区别 …

IEEE 754 标准指明了32位浮点数 (float 32)的表示方法，以下是简要介绍。 一个32位浮点数由三部分组成. 符号位用以标明浮点数的正负，指数部分用以标识浮点数的整数，尾数部分用于标识浮点数的尾数。 以浮点数 0.15625 的表示法为例，说明其存储方式。 浮点数在存储时，其最高位为符号位，紧接着是 8 位的指数部分，最后是 23 位的尾数部分。 0.15625 以浮点数存储时，其二进制表示法为： 0\text …

Single-precision floating-point format (sometimes called FP32 or float32) is a computer number format, usually occupying 32 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point.

可以将浮点数划分为两类: normal number (规格数) 和 subnormal number (非规格数) 下面以32位浮点数为例来解释这些概念. normal number (规格数) 就是尾数位隐藏的整数部分是 1. 的数, 这种数叫做normal number, 可以理解为"正常的数" 一般来说, 我们遇到的都是normal number. 举例: 20.5在内存中表示为: 0 1000 0011 0100 1000 0000 0000 000. 其中尾数部分 (即上面的加粗部分), 去掉后面补的零之后为: 01001. 但事实上, 真实的尾数部分应该是: 1. 01001, 即前面省略了整数部分 …

首先回顾float32的定义：float32（单精度浮点数）是一种在计算机中表示小数的数据类型，其中32位（即4字节）用来表示一个浮点数。 这种表示方法是基于 IEEE 754 标准来定义的，其包括1位 符号位 、8位 指数位 和23位 尾数位。 这种表示方法的主要目的是在计算机中实现有限精度、动态范围和浮点数的编码，以便在各种计算任务中使用。 float32 类型分为以下三个部分： 符号位（Sign bit）：用于表示浮点数的正负性，占1位，0表示正数，1表示负数。 指数 …

2020年7月6日 · 单精度用小数用23位存储，加上默认的小数点前的1为1，2^ (23+1) = 16777216. 因为10^7<16777216<10^8,所以说单精度浮点数的有效位数是7位。 双精度的小数位数是52位存储，2^ (52+1) = 9007199254740992. 因为10^16<9007199254740992<10^17，所以双精度的有效位 …

IEEE 754 规定，对于 32 位的浮点数，最高的 1 位是符号位 s，接着的 8 位是指数 E，剩下的 23 位为有效数字 M。 IEEE 754 对有效数字M和指数E，还有一些特别规定。 前面说过，1≤ M <2，也就是说，M 可以写成 1.xxxxxx 的形式，其中 xxxxxx 表示小数部分。 IEEE754 规定，在计算机内部保存 M 时，默认这个数的第一位总是 1，因此可以被舍去，只保存后面的 xxxxxx 部分。 比如保存 1.01 的时候，只保存 01，等到读取的时候，再把第一位的1加上去。 这样做的目的，是节 …

2024年3月5日 · float32 又称 单精度， 用32个比特数也就是4个字节表示一个数。 如下图所示， 其中1位符号位， 8位指数位， 23位小数位。 那么， 这32个比特位是怎么表示1个数的呢 ？ 分3部分：符号位 ， 指数部分， 小数部分。 a 符号位： 1代表负数， 0代表正数。 b 指数部分，8个比特位， 全0和全1有特殊用途，所以是00000001~11111110， 也就是1到254， 减去偏置127，指数部分最终范围为-126 ~127. 所以最终一个数据的计算方式为：

2020年5月31日 · float类型和float64类型是一样的，都需要64个bits，而float32需要32个bits。 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>> y. 0.33333334 >>> p = 1000*(1/3) >>> p. 333.3333333333333 >>> q = np.float32(p) >>> q. 333.33334. x 原本是’float’类型的. 经过上面的 x 就变成了’float64’类型. y 原本是’float64’类型的. 经过上面的 y 就变成了’float’类型. 0.3333333333333333 >>> y = np.float32(x) >>> y.