深度学习框架中的类型系统：FP32、FP16与BF16的Tensor数据类型转换与溢出处理 大家好，今天我们来深入探讨深度学习框架中关于Tensor数据类型的关键概念，特别是FP32 (单精度浮点数)、FP16 (半精度浮点数) 和 BF16 (Brain浮点数) 之间的转换，以及相关的溢出处理策略。理解这些内容对于优化模型训练效率、降低内存占用、并确保模型精度至关重要。 1. 浮点数基础回顾 在开始讨论具体的数据类型之前，我们先简单回顾一下浮点数的基础知识。浮点数是一种用于表示实数的近似值的数据类型。它们由三个主要部分组成： 符号位 (Sign bit): 表示数值的正负。 指数位 (Exponent bits): 表示数值的大小范围。 尾数位 (Mantissa bits) 或 有效数位 (Significand bits): 表示数值的精度。 浮点数的精度和范围直接受到指数位和尾数位长度的影响。更长的指数位意味着更大的数值范围，而更长的尾数位意味着更高的精度。 2. FP32 (单精度浮点数) FP32，也称为单精度浮点数，使用 32 位来表示一个浮点数，遵循 IEEE 754 …
混合精度训练（AMP）的底层机制：FP16/BF16的Tensor转换与损失放大（Loss Scaling）算法
混合精度训练（AMP）的底层机制：FP16/BF16的Tensor转换与损失放大（Loss Scaling）算法 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨一下混合精度训练（AMP）的底层机制，主要聚焦于FP16/BF16的Tensor转换以及至关重要的损失放大（Loss Scaling）算法。混合精度训练是一种利用较低精度（FP16或BF16）的数据格式进行模型训练的技术，它可以显著降低内存占用、加快计算速度，并在一定程度上提升模型的泛化能力。但是，直接使用低精度数据格式进行训练会遇到一些问题，比如梯度消失等，因此，损失放大技术是解决这些问题的关键。 1. 为什么要使用混合精度训练？ 在深入了解具体机制之前，我们首先要明白为什么要使用混合精度训练。传统的深度学习模型训练通常使用单精度浮点数（FP32）。FP32提供足够的数值精度，保证了训练的稳定性和模型的收敛性。然而，FP32也存在一些缺点： 内存占用大: 每个FP32数占用4个字节，这在大型模型中会消耗大量的内存。更大的内存占用意味着需要更大的GPU显存，限制了模型的大小和训练的batch size。 计算速度慢: FP32计算相比于F …
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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
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 …