百度二面要我手搓FP16精度，差点跪了...

主要观点总结

本文总结了关于大模型训练中的精度问题，详细解释了计算机数值编码、单精度浮点数（FP32）的二进制表示法以及其他精度如双精度（FP64）、单精度（FP32、TF32）、半精度（FP16、BF16）、8位精度（FP8）、4位精度（FP4、NF4）的概念。重点介绍了浮点数精度在深度学习中的实际应用，包括在PyTorch中的各精度的详细信息。此外，还探讨了深度学习中数值编码的特殊表示，如float16的分辨率和机器精度（Epsilon），以及FP8和量化精度的相关内容。

关键观点总结

关键观点1: 计算机数值编码的基本概念

计算机内部表示数字的方式通常为数值储存为字节序列。例如，单精度浮点数FP32使用32位来表示一个浮点数，其中包括符号位、指数部分和尾数部分。

关键观点2: FP32的二进制表示法

将十进制数值转换为二进制表示是计算机内部处理数值的基础。文中详细解释了如何将一个数值转换为二进制，并标准化二进制数。

关键观点3: 大模型常用的数值编码

大模型训练中涉及多种浮点数精度，如双精度（FP64）、单精度（FP32、TF32）、半精度（FP16、BF16）、8位精度（FP8）、4位精度（FP4、NF4）。每种精度都有其特点和应用场景。

关键观点4: PyTorch中各精度的详细信息

文中列出了PyTorch中各种精度的详细信息，包括分辨率、最小值、最大值、机器精度等。这些信息对于理解大模型训练中的精度问题非常重要。

关键观点5:

特殊数值表示如float16的分辨率和机器精度在深度学习中有重要作用。FP8作为一种新型的数值编码格式，具有更高的存储效率和计算性能。文中详细解释了FP8的两种表示方式E4M3和E5M2的特点和区别。

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