BF16与FP16混合精度训练：Loss Scale动态调整在防止梯度下溢中的关键作用 大家好，今天我们来深入探讨一下BF16和FP16混合精度训练，以及其中Loss Scaling动态调整在防止梯度下溢方面起到的关键作用。混合精度训练是一种在深度学习中加速训练过程并减少内存占用的强大技术。它利用较低精度的数据类型（如FP16或BF16）来执行大部分计算，同时保持部分计算（如累积和）以较高精度进行，以避免精度损失。 1. 浮点数格式回顾：FP32, FP16, BF16 在深入混合精度训练之前，让我们先回顾一下三种常见的浮点数格式：FP32 (Single Precision)、FP16 (Half Precision) 和 BF16 (Brain Floating Point)。 格式 位数 符号位 指数位 尾数位 指数偏移 动态范围 (approximate) FP32 32 1 8 23 127 1.4e-45 to 3.4e38 FP16 16 1 5 10 15 6.1e-08 to 6.5e04 BF16 16 1 8 7 127 1.2e-38 to 3.4e38 从表格 …