11-10 23:04 中山大学 算法工程师 发布于山东
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大模型训练中的FP16和BF16的区别是什么
✅数值范围
FP16：指数位为5位，数值范围约为±6.1×10−5±6.1×10^{-5}±6.1×10−5到±65504±65504±65504，范围较小，易出现上溢（值超过655046550465504变为无穷大或NaN）或下溢（值小于6e−56e-56e−5被舍为0），导致训练不稳定。
BF16：指数位为8位，数值范围与FP32相同，约为±1.2×10−38±1.2×10^{-38}±1.2×10−38到±3.4×1038±3.4×10^{38}±3.4×1038，范围极大，几乎不会发生溢出，训练稳定性更高。
✅精度
FP16：尾数位为10位，能表示约3-4位小数，精度较高，适合对数值精度要求高的场景。
BF16：尾数位为7位，能表示约2-3位小数，精度略低，但在大模型训练中通常足够，且可通过混合精度训练弥补精度损失。
✅训练稳定性
FP16：需配合损失缩放（Loss Scaling）技术防止梯度下溢，训练流程较复杂。
BF16：无需复杂缩放策略，直接用于计算即可保证稳定性，简化训练流程。
✅硬件支持
FP16：支持广泛，NVIDIA Volta及后续架构GPU均支持。
BF16：较新，NVIDIA Ampere、Hopper架构（如A100、H100）及Google TPU等支持。
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FP16：指数位为5位，数值范围约为±6.1×10−5±6.1×10^{-5}±6.1×10−5到±65504±65504±65504，范围较小，易出现上溢（值超过655046550465504变为无穷大或NaN）或下溢（值小于6e−56e-56e−5被舍为0），导致训练不稳定。
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✅精度
FP16：尾数位为10位，能表示约3-4位小数，精度较高，适合对数值精度要求高的场景。
BF16：尾数位为7位，能表示约2-3位小数，精度略低，但在大模型训练中通常足够，且可通过混合精度训练弥补精度损失。
✅训练稳定性
FP16：需配合损失缩放（Loss Scaling）技术防止梯度下溢，训练流程较复杂。
BF16：无需复杂缩放策略，直接用于计算即可保证稳定性，简化训练流程。
✅硬件支持
FP16：支持广泛，NVIDIA Volta及后续架构GPU均支持。
BF16：较新，NVIDIA Ampere、Hopper架构（如A100、H100）及Google TPU等支持。
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