当前位置：首页 > article >正文

bfloat16与float8、float16、float32的区别

article 2024/10/25 3:04:25

bfloat16 是一种浮点数数据类型，全称是 Brain Floating Point 16。它是一种 16 位的浮点数格式，专为提高计算性能而设计，特别是在机器学习、深度学习中的加速训练过程中有广泛应用。

与标准的 16 位浮点数（float16）相比，bfloat16 在表示数值范围上做了一些权衡。它保留了和 32 位浮点数（float32）相同的指数范围，但精度较低。具体区别如下：

bfloat16 的结构

bfloat16 (16 bits):
- 1 位用于符号（Sign）
- 8 位用于指数（Exponent），与 float32 一致
- 7 位用于尾数（Mantissa），相比 float32 的 23 位减少了很多

float16 的结构

float16 (16 bits):
- 1 位符号位（Sign）
- 5 位指数位（Exponent）
- 10 位尾数位（Mantissa）

bfloat16 vs float16 vs float32

数据类型	符号位	指数位	尾数位	数值范围	精度
bfloat16	1	8	7	与 float32 相同	精度较低
float16	1	5	10	数值范围较小	精度高于 bfloat16
float32	1	8	23	数值范围大	精度高

bfloat16 的优势

更大范围：bfloat16 和 float32 的指数位相同，因此能够表示与 float32 相同的数值范围。这对于深度学习中的数值稳定性非常重要，避免了很多溢出问题。
节省内存和提高计算效率：由于尾数位减少，bfloat16 占用内存只有 float32 的一半，且在很多硬件（如 TPU、部分 GPU）上，可以更快地进行矩阵运算或其他计算。
适合深度学习训练：虽然精度不如 float32，但在神经网络的训练中，bfloat16 通常可以提供足够的精度，并且显著提高了训练速度。

fp8

fp8 是一种新的浮点数格式，全称是 Floating Point 8-bit，表示采用 8 位存储的浮点数数据类型。fp8 是为了进一步减少内存占用和加速计算而设计的，特别是在深度学习中的训练和推理过程中有潜在的应用。虽然这种格式的位数比 bfloat16 和 float16 更少，但它可以通过专门的硬件支持来提升性能。

fp8 主要有两种常见的变体，分别是 E4M3 和 E5M2，它们的结构有所不同，适用于不同的场景。

`fp8` 的结构

E4M3 (8 bits):
- 1 位符号位（Sign）
- 4 位指数位（Exponent）
- 3 位尾数位（Mantissa）
E5M2 (8 bits):
- 1 位符号位（Sign）
- 5 位指数位（Exponent）
- 2 位尾数位（Mantissa）

详细解释：

符号位（Sign）：1 位，表示数值的正负。
指数位（Exponent）：决定浮点数的范围，指数位越多，可以表示的数值范围越大。
尾数位（Mantissa）：决定精度，尾数位越多，表示的数值精度越高。

`fp8` 的变体差异

E4M3：指数位较少（4 位），适合在数值范围相对较小的情况下使用，但有 3 位尾数可以提供相对较高的精度。它适用于某些神经网络中不需要大范围数值但需要一些精度的场景。
E5M2：指数位更多（5 位），可以表示更大的数值范围，但尾数位较少（2 位），精度较低。适合需要更大数值范围的场景，但对精度要求不高。

`fp8` 的优势

更低的内存占用：fp8 仅使用 8 位存储单个浮点数，相比 float32（32 位）和 float16（16 位），大幅节省了内存开销，这在处理超大规模模型时特别有优势。
提高计算速度：由于数据位宽更小，硬件可以同时处理更多数据，大大加速计算过程。这对于深度学习中的训练和推理来说，可以显著提高效率。
适合硬件加速：新型硬件如 NVIDIA Hopper GPU 和部分 TPU 已经开始支持 fp8 计算，优化了 fp8 运算的速度和效率。