模型进行需要大量显存和算力进行支持，精度越高需要的内存和算力也越多，本文将介绍在模型中使用的不同类型的浮点数。
FP32 (Float32)：
• 精度和稳定性：FP32 提供 23 位尾数和 8 位指数的高精度
• 性能：尽管 FP32 是通用支持的，但与其他格式相比，它较慢且内存消耗较大。
• 应用场景：通常用于需要高精度的场景，例如混合精度。FP16 (Float16)：
• 精度和范围：FP16 的指数和尾数较小，容易出现溢出问题。它虽然计算速度快，但会牺牲数值稳定性，尤其是涉及大量小值的运算。
• 性能：大多 GPU 都支持FP16，通过减少内存占用和计算负载，可以显著提高训练速度。
• 应用场景：用于混合精度训练（与 FP32 权重配对），在速度和效率之间取得平衡。BF16 (Bfloat16)：
• 精度和范围：BF16 保留了 FP32 的 8 位指数，但将尾数减少到 7 位，使其能够覆盖与 FP32 相同的数值范围，避免了 FP16 中常见的溢出问题。
• 性能：BF16 在支持的硬件上（如 Google TPU、NVIDIA A100 GPU、Ampere机构 RTX 30 以及后代产品）非常高效，提供了精度和速度的良好平衡。
• 应用场景：在需要速度和减少内存使用但又需要数值稳定性的场景。TF32 (TensorFloat-32)：
• 精度和范围：TF32 由 NVIDIA 针对 Ampere 架构 GPU 设计，使用 8 位指数和 10 位尾数，在 FP32 的范围和 FP16 的速度之间找到了平衡。
• 性能：TF32 在 Ampere GPU 上显著加快了矩阵运算，非常适合深度学习任务。
• 应用场景：由于其速度和接近 FP32 的矩阵乘法性能，TF32 通常被 NVIDIA Ampere GPU 默认用于深度学习任务。
| 特性 | FP32 (Float32) | FP16 (Float16) | BF16 (Bfloat16) | TF32 (TensorFloat-32) |
|---|---|---|---|---|
| 位数 | 32 | 16 | 16 | 19 (内部管理) |
| 指数位数 | 8 位 | 5 位 | 8 位 | 8 位 |
| 尾数位数 | 23 位 | 10 位 | 7 位 (加上 1 隐含位) | 10 位 |
| 数值范围 | 大（与 BF16、TF32 相同） | 较小（由于 5 位指数） | 大（与 FP32、TF32 相同） | 大（与 FP32、BF16 相同） |
| 精度 | 高 | 较低（因尾数位数较少） | 中等；比 FP16 略低 | 中等；高于 FP16，低于 FP32 |
| 数值稳定性 | 高 | 较低（容易溢出） | 高（与 FP32 相同的范围） | 范围广，但精度低于 FP32 |
| 性能 | 中等至慢 | 快（支持大多数 GPU） | 快（针对特定硬件优化） | 在 NVIDIA Ampere GPU 上非常快 |
| 内存占用 | 高 | 低（是 FP32 的一半） | 低（是 FP32 的一半） | 由于内部转换，与 FP32 类似 |
| 典型应用场景 | 深度学习标准 | 训练和推理中的混合精度 | 训练中的混合精度，TPU 上效率高 | Ampere GPU 的默认值，矩阵运算速度快 |
| 硬件支持 | 通用支持 | 支持大多数 GPU 和 TPU | Google TPU、NVIDIA A100 及以上型号、Ampere | NVIDIA Ampere GPU (A100, RTX 30+) |
| 常见问题 | 较慢，内存占用高 | 数值不稳定，范围有限 | 精度较低但稳定 | 精度较低但稳定且速度快 |
总结
如果可以用到 Ampere 或更高级的 GPU，如需要单精度，使用 TF32 是最好的选择，如选使用 TPU或者半精度，就选择 BF16 的混合精度方式进行计算。