In computing, half precision (sometimes called FP16 or float16) is a binary floating-point computer number format that occupies 16 bits (two bytes in modern computers) in computer memory. It is intended for storage of floating-point values in applications where higher precision is not essential, in particular image processing and neural networks .

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。

We implement a selected set of 8-/16-/32-bit floating point types which are judged to be good candidates for simulations of CNNs (Convolutional Neural Networks) and/or for approximate computing.

2025年2月14日 · fp16 是一种半精度浮点数，它占用的空间是 fp32 的一半，只有 16 位。它的结构如下： 符号位（1 位）：表示正负。 指数位（5 位）：表示数字的大小范围。 尾数位（10 位）：表示数字的精度。 fp16 的表示范围从大约 到 ，精度相对较低，只能达到小数点后 3 位 ...

2025年2月5日 · FP8、FP16 和 BP16 是指不同精度的浮点数格式，主要用于计算机图形学和机器学习等领域。它们的区别在于表示数字的位数、精度和范围。 1. FP8 (8-bit Floating Point) 位数：FP8 使用 8 位来表示浮点数。

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)：

2022年11月14日 · ibm在会上展示的原型并非32核心，而一块实验性的4核心7纳米ai芯片，支持fp16与混合fp8格式，可用于深度学习模型的训练和推理。 AIU中使用的低精度技术基于IBM研究院的早期研究成果，其先后…

2025年1月20日 · 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 …

2024年8月29日 · 每块芯片由 32 个计算内核组成，支持 int4、int8、fp8 和 fp16 数据类型，适用于低延迟和高吞吐量的 AI 应用。 作为 IBM 下一代 IBM Z 和 IBM LinuxONE 平台的中央处理器，Telum II 处理器预计在 2025 年向 IBM Z 和 LinuxONE 客户提供。 IBM Spyre 加速器仍在技术预览阶段，预计也将于 2025 年推出。 关于 IBM 未来方向和意向的声明可能会随时更改或撤销，恕不另行通知。 IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和 …

量化是大语言模型 (llm) 中使用的一种技术，用于将高精度数据（通常为 32 位浮点数 (fp32) 或 16 位浮点数 (fp16)）的权重和激活值转换为低精度数据（如 8 位整数 (int8)）。高精度数据（指 fp32 和 fp16）因使用这些数据类型的模型通常具有较高准确性而得名。