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知识内化:用自己的语言讲述一遍,把复杂的东西解释得简单透彻
计算机表示浮点数的问题:(自己分析一下这个问题)
输入是:任意一个浮点数,正无穷到负无穷,包括整数部分和小数部分 22222.99999999
限制是:计算机只有32bit来表示一个浮点数
输出是:如何利用这32bit来表示浮点数,尽可能范围大,精度高
方案探索
像科学计数法一样,10^20 =1e10不用自己用20个十进制的位来写,而是写成1.0*10^20
也就是科学计数法可以只写小数部分和指数部分,来表示一个范围更大的数,原来的计数方法是通过乘法和加法来表示一个数,现在是通过指数来表示,因此更少的bit可以表示更大的数
原来的方案:4bit x = [1,2,3,4], y = [power(2,i) for i in x]=[2,4,8,16],最多表示到16= 2^4
科学计数法的方案: 4bit r= [2,4,8,16] , y = [power(2,i) for i in r]=[4,16, 256, 65536], 最多可以表示 2^16
用画图就可以很快看到两者的区别
方案细化
接下来的问题是,我们讨论,多少bit给指数,多少bit给小数,精度和范围是多少
本质通用的二进制小数的表示位:类比十进制
因为编码长度有限,就像十进制不能精确表示1/3,只能表示有限位的十为基底的数,那么二进制小数也只能精确表示以2为底的数,1/5 = 0.2 只能近似表示为 0.125+ 0.0xxxx + xxx+xxx
小数部分(有效数字):23 位给小数,精度可以是
大概是1e-6, 1e-7的精度
指数部分(阶码):8位, 带符号的 ,大概范围是 大概是 10的正负38次方
符号位:1位
一般表示:1.001101 *2^n
问题:
针对这个问题提出的解决方案,根据exp分成3中情况,全0,全1,非0非1
再分别看三种情况
1.第一种情况,本来8bit可以表示0~255,扣除全零全一,剩下1~254,我们默认偏移127, 得到-126~+127。 小数部分 M=1+f, 隐藏1开头的
2. 第二种情况,指数为0,小数部分M=f 可以表示0,要意识到一个问题就是,ieee754的浮点数有两个0的表示,+0,-0
3.第三种情况:特殊值:正负无穷,NaN
下面的图是float8 e4m3
但有时候要跳出来,比如ieee754为什么NaN不定义为全为1,这样还可以释放exp=1111的情况、我在fp8的定义中就看到这个这个释放
最近一个同事问我,为什么浮点计算遇到reduction不能自动向量化,提升unsfe,会改变计算顺序,我写出了下面这个demo. 本质是unroll 4就改变了计算顺序
- #include <stdio.h>
-
- int main()
- {
- float f1 = -1e10f;
- float f2 = 1e-3f;
-
- float s = 1e10f;
- s = s + f1;
- s = s + f2;
-
- float p = 1e10f;
- float temp = (f1 + f2);
- p = p + temp;
- printf("s=%f, p = %f\n", s, p); // 0.001 p = 0
- return 0;
- }
最后再 v[0]+=v[1]
v[0]+=v[2]
v[0]+=v[3]
s就是v[0]
本质原因是浮点数只有6到7位的有效数字,1+10^8,有效数字就不够表示了。
mitchell近似乘法计算
expbias= 127 = 0 0111 1111 +0*23
= 0011 1111 1000 0000 0000 0000 0000
= 0x3f80000
- float a = 12.3f;
- float b = 4.56f;
- int c = *(int*)&a + *(int*)&b - 0x3f800000;
- printf("近似结果:%f\n", *(float*)&c);
- printf("精确结果:%f\n", a * b);
- return 0;
如何操作浮点数的bit, 这里有一个链接:https://github.com/myisabella/datalab/blob/master/bits.c#L350
example
有效数字
- #include <stdio.h>
- int main()
- {
- float a = 1e8;
- float b = a + 1.0;
- float c = b - a;
- printf("%f %f %f\n", a, b, c); // 1e8 结果为0,1e7,结果为1,有效数字
- }
最后我写了一个python脚本,把float的编码翻译过程写了一下,对应上面的一个表和float32的一个例子
- class binary:
- def __init__(self, b_str):
- self.str = b_str
- self.v = int(b_str, 2)
-
- @classmethod
- def from_int(cls, int_v):
- return cls(bin(int_v)[2:])
-
-
- class Float:
- def __init__(self, num_exp, num_frac, exp_str, frac_str):
- self.num_exp = num_exp
- self.num_frac = num_frac
- self.exp_bias = int('1'*(self.num_exp-1), 2)
- self.frac_norm = 2**self.num_frac
-
- self.exp = binary(exp_str)
- self.frac = binary(frac_str)
-
- f = self.frac.v/self.frac_norm
-
- if self.exp.v == 0:
- # denormalized:all exp zero
- self.E = 1 - self.exp_bias
- self.M = f/self.frac_norm
- elif self.exp.v == int('1'*self.num_exp, 2):
- if self.frac.v == 0:
- print("inf")
- else:
- print("NaN")
- else:
- # normalized
- self.E = self.exp.v - self.exp_bias
- self.M = 1 + f
- self.v = 2**(self.E)*self.M
-
- def __str__(self):
- return f"{self.exp.str}:{self.frac.str}, E={self.E}, M={self.M}, v={self.v}"
-
-
- class FloatE4M3(Float):
- def __init__(self, exp_str, frac_str):
- super().__init__(4, 3, exp_str, frac_str)
-
-
- class FloatE8M23(Float):
- def __init__(self, exp_str, frac_str):
- super().__init__(8, 23, exp_str, frac_str)
-
-
- data = [FloatE4M3('0000', '000'),
- FloatE4M3('0000', '001'),
- FloatE4M3('0000', '111'),
- FloatE4M3('0001', '000'),
- FloatE4M3('1110', '111')]
- for i in data:
- print(i)
- assert FloatE8M23('10000101', '10100110100000000000000').v == 105.625
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