16,8和4位浮点数是如何工作的
这种浮点格式是由谷歌团队开发的,它是专门为机器学习设计的(名字中的“B”也代表“大脑”)。该类型是对“标准”16位浮点数的修改:指数被扩大到8位,因此“bfloat16”的动态范围实际上与float-32相同。但尾数的大小被减少到7位:让我们做一个和之前类似的计算:ieee_754_conversion(0,0b10000000,0b1001001,...
深入了解浮点运算——CPU和GPU算力是如何计算的
双精度浮点数(DoublePrecisionFloatingPoint),也称为FP64,是一种浮点数数据类型,用于在计算机中表示和进行高精度的浮点数运算。FP64使用64个比特位(8个字节)来表示一个浮点数,其中1位用于表示符号位(正负号),11位用于表示指数,52位用于表示尾数。双精度浮点数的表示形式同样采用科学计数法,即...
AI芯片,看什么?
主要有趣的格式,32位浮点数(“float32”或“FP32”)可描述为(1,8,23):1个符号位、8个指数位和23个尾数位。符号位为0表示正,1表示负;指数位被解释为无符号整数e,并表示比例因子2e-127,其值可以介于2-126-和2127之间。更多指数位意味着更大的动态范围;尾数位表示值1.。更多尾数位...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
在计算机科学中,一个给定的数值通常表示为浮点数(或称为浮点),即带有小数点的正数或负数。这些数值由“位”或二进制数字表示。IEEE-754标准描述了如何使用位来表示一个值的三个功能之一:符号、指数或小数部分(或称尾数)。这三个方面一起可以用来计算给定一组位值的值:我们用越多的位来表示一个值,它通常就...
万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩
数值存储的形式通常是浮点数(flotingpointnumber,或简称为floats):一个带有小数点的正数或负数。这些值由每一位(bit)上的二进制数字表示。IEEE-754标准描述了每一位上的数字如何表示具体数值,具体来说共有三种映射:符号、指数或小数(尾数)。这三个部分可以结合起来,根据一组bit值计算出所表示的数值:...
推倒万亿参数大模型内存墙!万字长文:从第一性原理看神经网络量化
主要的有趣格式——32位浮点数(float32或FP32)可以描述为(1,8,23):1个符号位、8个指数位和23个尾数位(www.e993.com)2024年9月21日。-符号位为0表??正,1表示为负。-指数位被解释为??符号整数e,代表??例因??2^e-127,其价值介于2^-126和2^127。更多的指数位意味着更??的动态范围。
FP8:前沿精度与性能的新篇章|fp|浮点|推理|gpu|nvidia_网易订阅
FP8是一种8位浮点数表示法,FP8的详细介绍可以参考链接(httpsdocs.nvidia/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html#Introduction-to-FP8)。FP8采取E4M3和E5M2两种表示方式,其中E代表指数位(Exponent),M代表尾数位(Mantissa)。在表示范围内,E4M3更精准,而...
CPU浮点运算和整点运算分别决定其什么性能?
在早期浮点运算单元并没有一开始就加入到CPU设计中的。但是在计算机中,运算单元都是逻辑电路,由浮点数的定义我们可以知道,在早期仅有整点数运算单元而不带有浮点数处理单元的处理器上,处理浮点数的阶码、尾数的计算以及规格化就成为了很困难的事情,导致早期CPU在科学计算中依旧非常的缓慢。所以Intel就设计了独立于808...
这场人工智能革命的主咖,不止有ChatGPT
posit保留了浮点数的所有组成部分,但添加了一个额外的“regime”部分,即指数的指数。regime的优点在于它的位长度可以变化。对于较小的数字,它可以只需要2位,为尾数留下更高的精度。这样posit可以在1和-1周围的“甜蜜点”位置实现更高的精度。深度神经网络通常使用被称为权重的归一化参数,因此它们是从posit获益的...
NLP 模型压缩方法综述
浮点数的表示浮点类型存储三种的数值信息——符号、指数和分数。传统的32位浮点数表示法用8位表示指数,用23位来表示尾数。而传统的16位浮点数表示法(即NVIDIA硬件使用的格式)将32位表示法中的指数和尾数位差不多减少了一半。TPU则用了一种名为bfloat16的表示方法,它将部分比特位从尾数移至指数,以...