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。
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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) |
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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。