小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？

网上关于算力的文章，如果提到某个芯片或某个智算中心的算力，都会写：

在FP32精度下，英伟达 H100的算力大约为 0.9 PFlops。

在 FP16精度下，某智算中心的算力是 6.7 EFlops。

在INT8精度下， 骁龙8Gen1的算力是 9 TOPS。

那么，评估算力的大小，为什么要加上FP32、FP16、INT8这样的前提？它们到底是什么意思？

其实， FP32、FP16、INT8，都是数字在计算机中存储的格式类型，是计算机内部表示数字的方式。

大家都知道，数字在计算机里是以二进制（0和1）的形式进行存储和处理。但是，数字有大有小、有零有整，如果只是简单地进行二进制的换算，就会很乱，影响处理效率。

所以，我们需要一个统一的“格式”，去表达这些数字。

• FP32、FP16

我们先来说说最常见的FP32和FP16。

FP32和FP16，都 是最原始的、由IEEE定义的标准浮点数类型（ Floating Point） 。

浮点数，是表示小数的一种方法。所谓浮点，就是小数点的位置不固定。与浮点数相对应的，是定点数，即小数点的位置固定。

浮点数

先看看FP32。

FP32是一种标准的32位浮点数，它由三部分组成：

符号位（Sign）：表示数字的正负，0表示正数，1 表示负数。

指数位（Exponent）：用于表示数字的大小范围（也叫动态范围，dynamic range），可以表示从非常小到非常大的数。

尾数位（Mantissa）：也叫小数位（fraction），用于表示数字的精度（precision，相邻两个数值之间的间隔）。

这三个部分的位数，分别是：1、8、23。加起来，刚好是32位。

十进制和FP32之间的转换有一个公式，过程有点复杂。需要具体了解的，可以看下面的灰字和图。数学不好的童鞋，直接跳过吧：

转换公式：

转换过程示例：

下面这个网址，可以直接帮你换算：

https://baseconvert.com/ieee-754-floating-point

FP32的表示范围非常广泛，大约是±3.4×10³⁸，精度可以达到小数点后7位左右。

再看看FP16。

FP16的位数是FP32的一半，只有16位。三部分的位数，分别是符号位（1位）、指数位（5位）、尾数位（10位）。

FP16的表示范围是 ±65504（ ±6.55×10⁴） ， 精度只能达到小数点后3位左右。也就是说，1.001和1.0011在FP16下的表示是相同的。

FP16的十进制换算过程如下：

很显然，FP32的位数更长，表达的范围更大，精度也更高。

• FP64、FP8、FP4

除了常见的FP32和FP16之外，还有FP64、FP8、FP4。

图我就懒得画了。列个表，方便对比：

大家肯定能看出来，FP64 所表示的动态范围最大，精度最高。FP4反之。

FP32通常称为单精度浮点数，FP16被称为半精度浮点数。其它的命名，上面表格也有。

FP8有点特别，有E4M3（4位指数和3位尾数）和E5M2（5位指数和2位尾数）两种表示方式。E4M3精度更高，而E5M2范围更宽。

• 不同格式的应用区别

好了，问题来了——为什么要搞这么多的格式呢？不同的格式，会带来什么样的影响呢？

简单来说，位数越多，范围越大，精度越高。但是，占用内存会更多，计算速度也会更慢。

举个例子，就像圆周率π。π可以是小数点后无数位，但一般来说，我们都会取3.14。这样虽然会损失一点精度，但能够大幅提升计算的效率。

换言之，所有的格式类型，都是在“精度”和“效率”之间寻找平衡。不同的应用场景有不同的需求，采用不同的格式。

FP64的精度最高，在基础科学、金融建模、气候模拟、医学研究、军事应用等领域会用得比较多。这些场景对误差比较敏感。

FP32是通用计算的“全能选手”，也是早期主要的数据类型。它的平衡性更强，精度和速度适中，适合图形渲染等很多任务。

FP16也是应用非常普遍的一种格式。它非常适合AI领域的应用，可以覆盖大多数深度学习任务的数值需求。这几年，FP16一直是智算场景下性价比最优的方案，配合Tensor Core（张量核心）算力利用率超92%。

FP16也很适合图像渲染。例如，GPU的着色器就大量使用了FP16，用于计算光照（如游戏中的人物阴影）、纹理映射，可以更好地平衡画面质量与帧率。

FP8和FP4是最近几年才崛起的新兴低精度浮点数格式。FP8于2022年9月由英伟达等多家芯片厂商共同定义。FP4则是2023年10月由某学术机构定义。

这几年全社会关注算力，主要是因为AI，尤其是AIGC大模型训练推理带来的需求。FP32和FP16的平衡性更强，占用内存比FP64更小，计算效率更高，非常适合这类需求，所以关注度和出镜率更高。

举个例子：如果一个神经网络有10亿（1 billion）个参数，一个FP32格式数占4字节数（32bit÷8=4byte），FP16占2字节。那么，FP32格式下，占用内存（显存）大约是4000MB（10亿×4byte÷1024÷1024）。FP16格式下，则是约2000MB。

更小的内存占用，允许模型使用更大的Batch Size（批量样本数），提升梯度估计的稳定性。运算速度越快，训练周期越短，成本越低，能耗也越低。

那么，这里提一个问题——不同的数据类型，有不同的特点。那么，有没有办法，可以将不同数据类型的优点进行结合呢？

当然可以。这里，就要提到两个重要概念——多精度与混合精度。

在计算领域，多精度计算与混合精度计算是两种重要的优化策略。

多精度计算，是在应用程序或系统的不同场景下，固定选用不同的精度模式，以此匹配计算需求。

混合精度计算，更为巧妙。它在同一操作或步骤中，巧妙动态融合多种精度级别，进行协同工作。

例如，在大模型的训练推理任务中，就可以采用FP16和FP32的混合精度训练推理。FP16，可以用于卷积、全连接等核心计算（减少计算量）。FP32，则可以用于权重更新、BatchNorm统计量等计算（避免精度损失）。

现在主流的AI计算框架，例如PyTorch、TensorFlow，都支持自动将部分计算（如矩阵乘法）切换至FP16，同时保留FP32主权重用于梯度更新。

大家需要注意，并不是所有的硬件都支持新的低精度数据格式！

像我们的消费级显卡，FP64就是阉割过的，FP16/FP32性能强，FP64性能弱。

英伟达的A100/H100，支持TF32（注意区别，不是FP32）、FP64、FP8，专为AI和高性能计算优化。

AMD GPU，CDNA架构（如MI250X）侧重FP64，RDNA架构（如RX 7900XTX）侧重FP32/FP16。

FP8最近几年热门，也是源于对计算效率的极致追求。

英伟达GPU从Ada架构和Hopper架构开始提供了对FP8格式的支持，分别是前面提到的E4M3和E5M2。到了Blackwell架构，开始支持名为MXFP8的新FP8，其实就是之前的传统FP8基础上增加了Block Scaling能力。

• TF32、BF16

除了FP64/FP32/FP16/FP8/FP4之外，业界还推出了一些“改进型”的浮点数类型。例如刚才提到的TF32（及TF16），还有BF16。

TF32和TF16，是英伟达针对机器学习设计的一种特殊数值类型，用于替代FP32。TF，是指Tensor Float，张量浮点数。

TF32的组成：1位符号位，8位指数位（对齐FP32），10位小数位（对齐FP16），实际有效位数为19位。

BF16由Google Brain提出，也是用于机器学习。BF，是指Brain Float。

BF16的组成：1位符号位，8位指数位（和FP32一致），7位小数位（低于FP16），实际有效位数为16位。

虽然BF16的精度低于FP16（牺牲尾数精度），但表示范围和FP32一致（指数范围相同），易于与FP32转换，适用于深度学习推理。

• INT8、INT4

最后，我们再来说说INT8/INT4。

刚才介绍的，都是浮点数。INT是Integer的缩写，即整数类型。什么是整数？不用我解释了吧？没有小数的，就是整数（例如1、2、3）。

INT8，是用8位二进制数表示整数，范围（有符号数）是-128到127。INT4，是用4位二进制数来表示整数，范围（有符号数）是-8到7。

INT比FP更简单，对数据进行了“粗暴”的截断。例如FP32中的0.7，会变成1（若采用四舍五入），或0（若采用向下取整）。

这种方式肯定会引入误差。但是，对某些任务（如图像分类）影响较小。因为输入数据（例如像素值0-255）本身已经是离散的，模型输出的类别概率只需要“足够接近”即可。

这里，我们就要提到一个重要的概念——量化。

将深度学习模型中的权重和激活值从高精度浮点数（例如FP32）转换为低精度（INT8）表示的过程，就是“量化”。

量化的主要目的，是为了减少模型的存储需求和计算复杂度，同时尽量减少精度损失。

举个例子，量化就像是把一幅高分辨率的画变成一幅低分辨率的画，既要减少体积，也要尽可能降低精度损失。当你网速慢的时候，720p视频也能看。

INT8量化是目前应用最广泛的量化方法之一，行业关注度很高。因为它在保持较高精度的同时，大大减少了模型的尺寸和计算需求。大多数深度学习框架和硬件加速器，都支持INT8量化。

INT8的走红，和AI端侧应用浪潮也有密切关系。

端侧和边缘侧的设备，内存更小，算力更弱，显然更加适合采用INT8这样的量化数据格式（否则可能无法加载）。而且，这类设备通常是移动设备，对功耗更加敏感，需要尽量省电。

端侧和边缘侧，主要是进行推理任务。 量化模型在推理时的计算量更少，能够加快推理速度。

大家会注意到，GPU算卡和数据中心的算力，通常是FLOPS（每秒浮点运算次数）为单位。而手机终端的算力，通常是TOPS（每秒万亿次操作）为单位，没有FL 。这正是因为手机终端、物联网模组以INT8量化数据类型（整数运算）为主。

手机里面的NPU，往往还会专门针对INT8进行优化。

INT4量化，是一种更为激进的量化方式。但是，在实际应用中相对较少见。

因为过低的精度，可能导致模型性能显著下降。此外，并不是所有的硬件都支持INT4操作，需要考虑硬件的兼容性。

需要特别注意的是，在实际应用中，存在量化和反量化过程。

例如，在大模型训练任务中，会先将神经网络的参数（weight）、特征图（activation）等原本用浮点表示的量值，换成用定点（整型）表示。后面，再将定点数据反量化回浮点数据，得到结果。

量化包括很多种算法 （如权重量化、激活量化、混合精度量化等），以及 量化感知训练（QAT）、 训练后量化（PTQ）等类型。

具体的过程还是非常复杂的。限于篇幅，这里就不多介绍了，大家感兴趣可以自行检索。

• 结语

好啦，以上就是关于FP32、FP16、INT8等数据格式类型的介绍。

现在整个社会的算力应用场景越来越多，不同的场景会用到不同的数据类型。这就给厂商们提出了难题——需要让自家的算卡，尽可能支持更多的数据类型。

所以，今年以来，包括国产品牌在内的一些算卡厂商，都提出了全场景、全数据类型、全功能GPU（NPU）的说法。也就是说，自家的算卡，需要能够通吃所有的应用场景，支持所有的数据类型。

未来，随着AI浪潮的发展，FP4、INT4甚至二值化（Binary/Temary）的更低精度数据类型，会不会更加普及呢？会不会取代FP32/FP16/INT8？

让我们拭目以待！

参考文献：

1、《从精度到效率，数据类型如何重塑计算世界？》，不完美的代码，CSDN；

2、《大模型精度：FP32、TF32、FP16、BF16、FP8、FP4、NF4、INT8》，知乎；

3、《现在谈论大模型参数，其中的“fp8”是什么意思？》，Edison Chen，知乎；

4、《GPU服务器计算精度是什么？FP32、FP16和INT8全解析》，熵云智能中心，知乎；

5、《大模型涉及到的精度有多少种？》，一步留神，知乎；

6、百度百科、维基百科、腾讯元宝。