本文轉自：河北人工智能計算中心

在當今快速發展的人工智能領域，算力成為決定模型訓練與推理速度的關鍵因素之一。為了提高計算效率，不同精度的數據類型應運而生，包括FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8以及混合精度等。本文將淺顯易懂地介紹這些精度計算方式及其差別。

什么是精度？

精度，是數據表示的一個重要參數，它決定了數據的準確性。在計算機科學中，精度通常與數值表示的位數有關。對于浮點數，精度取決于浮點數的存儲方式，即占用的比特數（bits）越多，精度越高。

為了更直觀的理解，舉個例子：假設你每秒鐘賺到的錢是1塊錢，那一個月的收入是1*60*60*24*30=216000，如果每秒鐘賺到1塊1呢，那一個月的收入是237600，就一個1毛錢的小數點，讓你月收入少了1萬多，這就是精度不同導致的差異。

另外一個典型的例子是π，常用3.14表示，但是如果要更高精度，小數點后面可以有無數位。

為什么需要不同的精度？

為什么要有這么多精度，因為成本和準確度。

都知道精度高肯定更準確，但是也會帶來更高的計算和存儲成本。較低的精度會降低計算精度，但可以提高計算效率和性能。所以多種不同精度，可以讓你在不同情況下選擇最適合的一種。在人工智能領域，不同的應用場景對精度的需求各不相同。例如，在深度學習模型的訓練中，需要大量的數據進行計算，如果精度過高，會導致計算量巨大，訓練時間延長；而如果精度過低，則可能影響模型的準確性。因此，為了在保證準確性的前提下提高計算效率，就需要使用不同的精度。

精度分類及對比算力精度指的是計算過程中使用的數值精度。分為浮點計算（半精度、單精度、雙精度）和整型計算，不同精度的運算代表了在計算中使用不同的位數，影響了計算速度、精度和能耗。

FP64

雙精度浮點數，占用64位空間。常用于大規模科學計算、工程計算、金融分析等對高精度有嚴格要求的算法領域。

FP32

單精度浮點數，占據32位空間。相較于雙精度浮點數，其存儲空間較小，精度也略低，一般應用于科學計算、圖形渲染、深度學習訓練和推理等。在大多數通用計算任務和科學計算中，FP32被廣泛使用。它在性能與精度之間提供了較好的平衡，適合需要較高精度的計算任務。

FP16

半精度浮點數，僅占用16位空間。存儲空間大幅減小，精度進一步降低，通常在模型訓練過程中用于參數和梯度的計算，應用于深度學習推理、圖形渲染、某些嵌入式系統等，特別是在需要減少內存和計算資源消耗時。

TF32

一種由NVIDIA引入的用于深度學習計算的格式，是使用 Tensor Core 的中間計算格式，它在內部使用FP32進行計算，但在存儲和通信時使用FP16。

INT8

是8位整數運算，通常用于量化后的深度學習模型推理。INT8的表示范圍進一步縮小，但其計算速度非常快，且能顯著降低能耗和內存占用，廣泛應用于需要高效能效比的應用場景，如邊緣計算、車輛和移動設備上的AI推理。

在人工智能模型訓練和推理中，根據模型的復雜度和性能要求，選擇合適的算力精度。例如，如果您的模型對精度要求不高，那么可以使用半精度（FP16）或單精度（FP32）浮點計算，以加快計算速度；如果精度要求非常高，那么可能需要使用雙精度（FP64）浮點計算。