探索LLM精度与部署：FP16、FP32、BF16深度解析
在深度学习的世界里，浮点数类型是不可或缺的基石，尤其在大模型训练中，FP16、FP32和BF16的精度选择至关重要。本文将带你走进这些精度格式的细节，深入理解其工作原理，共计15分钟阅读，建议收藏以备查阅。
FP16详解: IEEE 754-2019规范下的16位类型，如Half-precision，由1位符号、5位指数（-14至+15，偏置15）和10位小数组成，范围从-65504到65504。值得注意的是，subnormal number（全0指数）的存在。使用PyTorch的torch.finfo(torch.float16)可以获取这些参数的详细信息，如最小值、最大值和分辨率。
例如，float16的最小正规数是6.10352e-05，代表smallest positive normal number。在实际应用中，浮点数在二进制中可能只能精确到小数点后三位，如3.1415在float16中的表示为0100001001001000。尾数部分的实际精度只有1/1024，即0.001，看似很多小数点，但精度有限。
BF16（bfloat16）的独特之处: Google Brain的创新之作，16位表示，指数和尾数的分配与FP16不同。BF16在-1到1的精度范围内拥有0.01的分辨率，特别适合GPU加速，如Ampere架构及以上。PyTorch通过torch.finfo(torch.bfloat16)提供了其详细信息。
相比之下，FP32（float32）的黄金标准: 单精度浮点数，占用32位，为更精确的计算提供了更大的范围，避免了溢出的风险。这是由IEEE 754标准明确定义的。
尽管FP32提供了24位小数的精度，但通过torch.finfo(torch.float32)我们可以看到，其精度高、范围广但占用更多内存。接下来，我们将深入探讨大模型中的内存占用问题，精度转换策略，以及混合精度训练的实践，这些精彩内容将在后续的文章中逐一揭示。