fp32、fp16、bf16介绍与使用_16fp和32fb

1.fp32、fp16、bf16是谁发明的？有什么差别和联系？

fp32、fp16、bf16分别称为单精度浮点数、半精度浮点数、半精度浮点数，其中fp16是intel提出的，bf16是nvidia提出的，fp16和bf16所占存储空间是fp32的一半。

2.三者的数据范围是什么？

fp16的动态范围是5.96E−8~ 65504，bf16的动态范围是9.2E−41~3.38E38，fp32的动态范围是1.4E-45 ~ 3.40E38，可以看出bf16的数值范围几乎和fp32的范围一样大，这样可以避免fp16容易上、下溢的问题。但是其损失了精度，因为它有8个指数位、尾数位只有7位，而fp16有5个指数位，10个尾数位（也叫小数位）。

3.混合精度是什么？为什么会出现？

最好的是采用fp32单精度，但电脑性能有限，完全采用半精度会出现数据溢出和舍入误差的问题，因此引入了混合精度。
数据溢出这里不再详述，主要讲一下舍入误差。上述三种数据类型的间隔单位即计算的最小正值是不一样的，间隔单位的大小取决于一个小值是否被舍弃，如表达一个数值+1.4E-45，采用fp32，这个小值会被看到，但是bf16，由于其间隔单位是9.2E−41，这个小值就会被舍弃。
那么什么是混合精度呢？就是通过一些设计，使得我们可以享受半精度的优点，又可以避免上述的问题。
这种方法主要是用于解决舍入误差的问题。我们使用 fp32 权重作为精确的 “主权重 (master weight)”进行备份，而其他所有值（weights，activations， gradients）均使用 fp16 进行计算以提高训练速度，最后在梯度更新阶段再使用半精度的梯度更新单精度的主权重，这样当很小的梯度*学习率后要跟权重（fp32的）做运算时，就不会被舍弃了。

由于 fp16 混合精度大大减少了内存需求, 并可以实现更快的速度, 因此只有在在此训练模式下表现不佳时, 才考虑不使用混合精度训练。 通常, 当模型未在 fp16 混合精度中进行预训练时, 会出现这种情况。 这样的模型可能会溢出, 导致loss为NaN。 如果是这种情况, 使用完整的 fp32 模式。