文章目录
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- [0. 前言](#0. 前言)
- [1. 数据的存储方式](#1. 数据的存储方式)
- [2. 不同数据类型介绍](#2. 不同数据类型介绍)
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- [2.1 深度学习中常用的数据类型](#2.1 深度学习中常用的数据类型)
- [2.2 BF16 类型的优势](#2.2 BF16 类型的优势)
- [2.3 不同数据类型的使用场景](#2.3 不同数据类型的使用场景)
0. 前言
相比于 CPU，GPU 在架构设计时将更多的晶体管用于数据处理，而不是数据缓存和流量控制，因此可以高度实现并行计算。具体可以参考 GPU 并行计算入门
由于深度学习是基于大量矩阵运算实现的，因此我们往往使用 GPU 训练深度学习网络。GPU 的计算能力和显存大小决定了计算速度和可运行的网络的大小，但除了 GPU 本身的性能外，网络训练/推理的性能还与我们使用的数据类型有关。在大模型时代，低精度和混合精度的使用非常常见。
1. 数据的存储方式
float 和 double 类型的数据在内存中以二进制方式存储，由三部分组成：
- 符号位 S（Sign）: 0 代表正数，1 代表负数
- 指数位 E（Exponent）: 用于存储科学计数法中的指数部分，决定了数据的范围
- 尾数位 M（Mantissa）: 用于存储尾数（小数）部分，决定了数据的精度
int 类型只包括符号位和指数位，没有尾数位。
如 float 9.125 在计算机中分别按照整数和尾数的二进制进行存储，9 的二进制为 1001，0.125 的二进制为 0.001；所以 9.125 表示为 1001.001，其二进制的科学计数法表示为 1.001001 × 2 3 1.001001 \times 2^3 1.001001×23
在计算机中，任何一个数都可以表示为 1. x x x × 2 n 1.xxx \times 2^n 1.xxx×2n 的形式，其中 n n n 是指数位， x x x xxx xxx 是尾数位。
指数位决定了该数据类型的数值动态范围：指数位越多，可表示的数值范围越大。
尾数位决定了该数据类型的数值精度：尾数位越多，可表示的数值精度越高。
下面是 FP16 和 FP32 (float) 的存储示例图：
以 FP16为例，其指数位 E 为 5 bits，由于 00000 和 11111 是特殊数据，所以 E 的范围为 00001~11110，即 1~30；尾数位 M 为 10 bits，范围为 0~1023
（1）计算 FP16 可以表示的数据范围
FP16 可以表示的数据大小为： ( − 1 ) S ∗ 2 E − 15 ∗ ( 1 + M 2 1024 ) (-1)^S*2^{E-15}*(1+\frac{M}{2^{1024}}) (−1)S∗2E−15∗(1+21024M)
因此 FP16 可以表示的最大的正数为： 0 11110 1111111111 = ( − 1 ) 0 ∗ 2 30 − 15 ∗ ( 1 + 1023 1024 ) = 65504 0 \ 11110 \ 1111111111=(-1)^0*2^{30-15}*(1+\frac{1023}{1024})=65504 0 11110 1111111111=(−1)0∗230−15∗(1+10241023)=65504
可以表示的最小的负数为： 1 11110 1111111111 = ( − 1 ) 1 ∗ 2 30 − 15 ∗ ( 1 + 1023 1024 ) = − 65504 1 \ 11110 \ 1111111111=(-1)^1*2^{30-15}*(1+\frac{1023}{1024})=-65504 1 11110 1111111111=(−1)1∗230−15∗(1+10241023)=−65504
所以 FP16 可以表示的数据范围为 [ − 65504 , 65504 ] [-65504,65504] [−65504,65504]
与 FP16 相比，FP16 可以表示的数据范围为 [ − 3.4 × 1 0 38 , 3.4 × 1 0 38 ] [-3.4\times10^{38},3.4\times10^{38}] [−3.4×1038,3.4×1038]
（2）特殊情况分析
在指数位 E 为 00000 或 11111 时：
- E = 00000 E=00000 E=00000时，FP16 可以表示的数据大小为： ( − 1 ) S ∗ 2 1 − 15 ∗ ( 0 + M 2 1024 ) (-1)^S*2^{1-15}*(0+\frac{M}{2^{1024}}) (−1)S∗21−15∗(0+21024M)
- E = 11111 E=11111 E=11111时，若 M 全为 0，表示 ± inf；若 M 不全为 0，表示 NAN
（3）分析 FP16 的数值精度
由于尾数位的限制，任何数据类型表示的数都是有精度的，即 FP16 并不是可以表示 [ − 65504 , 65504 ] [-65504,65504] [−65504,65504] 内的任意数字。
FP16 可以表示的最小的正数为： 0 00001 0000000000 = ( − 1 ) 0 ∗ 2 1 − 15 ∗ ( 1 + 0 1024 ) = 6.10 × 1 0 − 5 0 \ 00001 \ 0000000000 =(-1)^0*2^{1-15}*(1+\frac{0}{1024})=6.10\times10^{-5} 0 00001 0000000000=(−1)0∗21−15∗(1+10240)=6.10×10−5
FP16 的数值精度为 0.001，即两个不同 FP16 数值的最小间隔为 0.001，这是由于十进制和二进制之间的数值转换决定的，具体分析可见 LLM大模型之精度问题（FP16，FP32，BF16）详解与实践
用 PyTorch 验证一下：
python
import torch
print(torch.finfo(torch.float16))
# finfo(resolution=0.001, min=-65504, max=65504, eps=0.000976562, smallest_normal=6.10352e-05, tiny=6.10352e-05, dtype=float16)本节参考：
LLM大模型之精度问题（FP16，FP32，BF16）详解与实践
2. 不同数据类型介绍
最早的 GPU 默认使用 FP32 类型进行运算，但随着模型越来越大，FP32 类型占内存/显存资源大且运算速度慢的问题逐渐暴露了出来。为了降低模型的大小使得在固定显存的 GPU 上可以运行更大（参数量更多）的模型，且提升模型的训练和推理速度，各种低精度的数据类型被提出。
2.1 深度学习中常用的数据类型
深度学习中常用的数据类型如下：
| 数据类型 | bits | 符号位 S | 指数位 E | 尾数位 M | 数值范围 | 数值精度 | 设计原理 | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FP32 | 32 | 1 | 8 | 23 | − 3.4 × 1 0 38 -3.4\times10^{38} −3.4×1038 ~ 3.4 × 1 0 38 3.4\times10^{38} 3.4×1038 | 1 0 − 6 10^{-6} 10−6 | 大部分CPU/GPU/深度学习框架中默认使用FP32，FP32可以作为精度 baseline | |
| FP16 | 16 | 1 | 5 | 10 | − 65504 -65504 −65504 ~ 65504 65504 65504 | 1 0 − 3 10^{-3} 10−3 | ||
| TF32 | 19 | 1 | 8 | 10 | − 3.4 × 1 0 38 -3.4\times10^{38} −3.4×1038 ~ 3.4 × 1 0 38 3.4\times10^{38} 3.4×1038 | 1 0 − 3 10^{-3} 10−3 | TF32 的 E 与 FP32 相同，具有与 FP32 相同的数值范围；M 与 FP16 相同，具有与 FP16 相同的数值精度。 | TF32 (TensorFloat) 是 Nvidia 在 Ampere 架构的 GPU 上推出的用于 TensorCore 的数据格式，在 A100 上使用 TF32 的运算速度是在 V100 上使用 FP32 CUDA Core 运算速度的 8 倍。 |
| BF16 | 16 | 1 | 8 | 7 | − 3.39 × 1 0 38 -3.39\times10^{38} −3.39×1038 ~ 3.39 × 1 0 38 3.39\times10^{38} 3.39×1038 | 1 0 − 2 10^{-2} 10−2 | BF16 以 16bits 存储，但其 E 与 FP32 一致，因此其数值范围与 FP32 一致；即其数值范围大于 FP32，但精度低于 FP16 | BF16 (bfloat16, brain floating point 16)是由Google Brain开发的，是一种最适合大模型训练的数据类型，但目前只适配于 Ampere 架构的 GPU（如A100）。 |
| Int32 | 32 | 1 | 31 | − 2.15 × 1 0 9 -2.15\times10^{9} −2.15×109 ~ 2.15 × 1 0 9 2.15\times10^{9} 2.15×109 | 1 1 1 | |||
| Int16 | 16 | 1 | 15 | − 32768 -32768 −32768 ~ 32767 32767 32767 | 1 1 1 | |||
| Int8 | 8 | 1 | 7 | − 128 -128 −128 ~ 127 127 127 | 1 1 1 |
PyTorch验证：
python
import torch
print(torch.finfo(torch.float32))
# finfo(resolution=1e-06, min=-3.40282e+38, max=3.40282e+38, eps=1.19209e-07, smallest_normal=1.17549e-38, tiny=1.17549e-38, dtype=float32)
print(torch.finfo(torch.float16))
# finfo(resolution=0.001, min=-65504, max=65504, eps=0.000976562, smallest_normal=6.10352e-05, tiny=6.10352e-05, dtype=float16)
print(torch.finfo(torch.bfloat16))
# finfo(resolution=0.001, min=-65504, max=65504, eps=0.000976562, smallest_normal=6.10352e-05, tiny=6.10352e-05, dtype=float16)
print(torch.iinfo(torch.int32))
# iinfo(min=-2.14748e+09, max=2.14748e+09, dtype=int32)
print(torch.iinfo(torch.int16))
# iinfo(min=-32768, max=32767, dtype=int16)
print(torch.iinfo(torch.int8))
# iinfo(min=-128, max=127, dtype=int8)2.2 BF16 类型的优势
BF16 类型的优势：
- BF16 只有 2bytes 的内存，但其数值范围与 4bytes 的 FP32 相同。
在深度学习领域，数值范围的作用远高于数值精度；即数据类型的指数位的作用大于尾数位的作用。采用梯度下降法的网络权重的更新方式为： w n e w = w o l d − l r ⋅ g r a d w_{new}=w_{old}-lr \cdot grad wnew=wold−lr⋅grad 由于梯度 g r a d grad grad 和学习率 l r lr lr 通常较小，往往会出现很小的数值，因此必须使用能够表达较大范围的数据类型。使用 FP16时往往会出现 underflow（下溢）的情况，即小于 − 6.55 × 1 0 4 -6.55\times10^{4} −6.55×104 的数值被截断为 0 ，导致梯度无法更新。所以 BF16 具有比 FP16 更优异的性能。 - BF16 与 FP32 的转换很容易。
使用混合精度计算时，需要频繁得对 BF16/FP32 和 FP32 进行转换。BF16 基本上可以看作成一个"截断"版的 FP32, 两者之间的转换是非常直接，其实现电路也会非常简单。相比于 FP16，BF16的使用能有效的降低电路的面积。
2.3 不同数据类型的使用场景
对于不同的任务和使用场景，最适用的数据类型也是不同的。
（1）不用任务使用不同的数据类型
- 例1：相比于目标检测，分类任务对于数据类型就没有那么敏感了，可能使用 FP16 和 Int8 获得的精度并没有差多少，但使用 Int8 能够显著提升训练和推理性能。
- 例2：由于图像往往是 Int8 格式，因此在 CV 的推理任务中以 Int8 为主；但在 NLP任务中应以 FP16 为主。
（2）训练和推理的不同
- FP32 往往只是作为精度基线 (baseline)，比如要求使用 FP16 获得的精度达到 FP32 baseline 的 99% 以上。但通常不会使用 FP32 进行训练，尤其对于大模型来说。
- 训练往往使用 FP16, BF16 和 TF32，以降低内存占用，缩写训练时间，降低训练资源（较少耗电）。
- 推理 CV 任务以 Int8 为主，NLP任务以 FP16 为主，大模型可以使用 Int8/FP16 混合推理。