1 float 16与float 32

1.1 float16

1.1.1 计算方式

float 16又称半精度, 用16个比特也就是2个字节表示一个数。
如下图所示, 其中1位符号位, 5位指数位, 10位小数位。

float16
那么, 这16个比特位是怎么表示1个数的呢 ? 分3部分:符号位 , 指数部分, 小数部分。

a 符号位: 1代表负数, 0代表正数。

b 指数部分,5个比特位, 全0和全1有特殊用途,所以是00001~11110, 也就是1到30, 减去偏置15,指数部分最终范围为-14 ~15.

c 小数部分, 10个比特位, 范围为(0~1023)/1024.

所以最终一个数据的计算方式为:

(−1)sign∗2exponent−15∗(1+fraction1024)(-1)^{sign}*2^{exponent-15}*(1+\frac{fraction}{1024})(1)sign2exponent15(1+1024fraction)

但是需要注意, 有2个特殊情况, 也就是上面说的指数位全0和全1的特殊用途。
1)exponent全0
计算公式为
(−1)sign∗2−14∗(0+fraction1024)(-1)^{sign}*2^{-14}*(0+\frac{fraction}{1024})(1)sign214(0+1024fraction)

2)exponent全1
如果fraction全0 , 则表示+inf+inf+inf或者−inf-infinf
如果fraction不全为0 , 则表示NaNNaNNaN

1.1.2 表示范围与精度

根据上面的计算方法,
fp16 的最大值为: 0111101111111111=215∗(1+1023/1024)=655040 \quad11110 \quad 1111111111=2^{15}*(1+1023/1024)=655040111101111111111=215(1+1023/1024)=65504
fp16 的最小值为: 1111101111111111=−1∗215∗(1+1023/1024)=−655041 \quad11110 \quad 111111111 1=-1*2^{15}*(1+1023/1024)=-655041111101111111111=1215(1+1023/1024)=65504
精度为: 2−24=5.960464477539063e−082^{-24}=5.960464477539063e-08224=5.960464477539063e08

有效动态范围: 5.960464477539063e-08 ~65504 \quad 注意这里不是从最小值到最大值, 而是说的正数的部分, 因为正负是对称的

另外, 需要注意的一点是, fp16表示的数的范围是非均匀的, 什么意思呢? fp16表示的数的范围是-65504- 65504, 但这些数并不是等间隔分布的。 在不同的区间, 间隔是不一样的, 最小的间隔为2−242^{-24}224, 最大的间隔为252^525.

1.2 float32

1.2.1 计算方式

float32 又称单精度, 用32个比特数也就是4个字节表示一个数。
如下图所示, 其中1位符号位, 8位指数位, 23位小数位。
在这里插入图片描述
那么, 这32个比特位是怎么表示1个数的呢 ? 分3部分:符号位 , 指数部分, 小数部分。

a 符号位: 1代表负数, 0代表正数。

b 指数部分,8个比特位, 全0和全1有特殊用途,所以是00000001~11111110, 也就是1到254, 减去偏置127,指数部分最终范围为-126 ~127.

c 小数部分, 23个比特位, 范围为(0−−223−1)/223(0 -- 2^{23}-1)/2^{23}(02231)/223

所以最终一个数据的计算方式为:

(−1)sign∗2exponent−127∗(1+fraction223)(-1)^{sign}*2^{exponent-127}*(1+\frac{fraction}{2^{23}})(1)sign2exponent127(1+223fraction)

但是需要注意, 有2个特殊情况, 也就是上面说的指数位全0和全1的特殊用途。
1)exponent全0
计算公式为
(−1)sign∗2−126∗(0+fraction223)(-1)^{sign}*2^{-126}*(0+\frac{fraction}{2^{23}})(1)sign2126(0+223fraction)

2)exponent全1
如果fraction全0 , 则表示+inf+inf+inf或者−inf-infinf
如果fraction不全为0 , 则表示NaNNaNNaN

1.2.2 表示范围与精度

根据上面的计算方法,
fp32 的最大值为: 011111110111111.....1111=2127∗(1+223−1223)=3.4028234663852886e+380 \quad11111110 \quad 111111.....1111=2^{127}*(1+\frac{2^{23}-1}{2^{23}})=3.4028234663852886e+38011111110111111.....1111=2127(1+2232231)=3.4028234663852886e+38
fp32 的最小值为: 111111110111111.....1111=−1∗2127∗(1+223−1223)=−3.4028234663852886e+381 \quad11111110 \quad 111111.....1111=-1*2^{127}*(1+\frac{2^{23}-1}{2^{23}})=-3.4028234663852886e+38111111110111111.....1111=12127(1+2232231)=3.4028234663852886e+38
精度为: 2−149=1.401298464324817e−452^{-149}=1.401298464324817e-452149=1.401298464324817e45

有效动态范围:1.401298464324817e-45~3.4028234663852886e+38 \quad 注意这里不是从最小值到最大值, 而是说的正数的部分, 因为正负是对称的
同样地, fp32表示的数的范围是非均匀的. fp32表示的数的范围是-3.4028234663852886e+38 – 3.4028234663852886e+38, 但这些数并不是等间隔分布的。 在不同的区间, 间隔是不一样的, 最小的间隔为2−1492^{-149}2149, 最大的间隔为21042^{104}2104.

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