神经网络中的那些浮点数

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。

在这里插入图片描述

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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32161619 (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 TPUGoogle TPU、NVIDIA A100 及以上型号、AmpereNVIDIA 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。

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