常見浮點數格式梳理

IEEE 754 標準

浮點數轉換網站：https://www.h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html

IEEE二進制浮點數算術標準，為許多CPU與浮點運算器所采用。這個標準定義了表示浮點數的格式（包括負零-0）與反常值（denormal number），一些特殊數值（無窮（Inf）與非數值（NaN）），以及這些數值的“浮點數運算符”；它也指明了四種數值舍入規則和五種例外狀況（包括例外發生的時機與處理方式）。

IEEE 754規定了四種表示浮點數值的方式：單精確度（32位）、雙精確度（64位）、延伸單精確度（43比特以上，很少使用）與延伸雙精確度（79比特以上，通常以80位實現）。只有32位模式有強制要求，其他都是選擇性的。大部分編程語言都提供了IEEE浮點數格式與算術，但有些將其列為非必需的。例如，IEEE 754問世之前就有的C語言，現在包括了IEEE算術，但不算作強制要求（C語言的float通常是指IEEE單精確度，而double是指雙精確度）。

（摘自維基百科）

四種精度的浮點數的各位數含義如下：

符號階/指數尾數總位數

單精度	1	5	10	16
單精度	1	8	23	32
雙精度	1	11	52	64
長雙精度	1	15	64	80

各類型浮點數的精度和動態范圍：

最小值最大值

fp16 (半精度)	$5.96\times 10^{?8}$	$65504$
fp32 (單精度)	$1.4\times 10^{?45}$	$3.4\times 10^{48}$

這里僅介紹最基本的各位的含義，詳細的規約形式、移碼、舍入等請參考具體標準、相關課程或博客1、博客2。

fp16、fp32與bf16

相信在機器學習領域，除了上面提到的標準的浮點數之外，大家還經常見到的一種浮點數格式就是所謂的 bf16。

• BF16 是對FP32單精度浮點數截斷數據，即用8bit 表示指數，7bit 表示小數。

• FP16半精度浮點數，用5bit 表示指數，10bit 表示小數；

與32位相比，采用BF16/FP16吞吐量可以翻倍，內存需求可以減半。但是這兩者精度上差異不一樣，BF16 可表示的整數范圍更廣泛，但是尾數精度較小；FP16 表示整數范圍較小，但是尾數精度較高。計算時可避免計算溢出，出現Inf case；FP16 在輸入數據超過65506 時，計算結果溢出，出現Inf case。

Ref：

https://zh.wikipedia.org/wiki/IEEE_754

https://www.zhihu.com/search?type=content&q=bf16

https://www.h-schmidt.net/FloatConverter/IEEE754.html

https://blog.csdn.net/a3192048/article/details/106662693

http://c.biancheng.net/view/314.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的常见浮点数格式梳理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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