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1.fp32、fp16、bf16是谁发明的？有什么差别和联系？
fp32、fp16、bf16分别称为单精度浮点数、半精度浮点数、半精度浮点数，其中fp16是intel提出的，bf16是nvidia提出的，fp16和bf16所占存储空间是fp32的一半。
2.三者的数据范围是什么？
fp16的动态范围是5.96E−8~ 65504，bf16的动态范围是9.2E−41~3.38E38，fp32的动态范围是1.4E-45 ~ 3.40E38，可以看出bf16的数值范围几乎和fp32的范围一样大，这样可以避免fp16容易上、下溢的问题。但是其损失了精度，因为它有8个指数位、尾数位只有7位，而fp16有5个指数位，10个尾数位（也叫小数位）。
3.混合精度是什么？为什么会出现？
由于 fp16 混合精度大大减少了内存需求, 并可以实现更快的速度, 因此只有在在此训练模式下表现不佳时, 才考虑不使用混合精度训练。 通常, 当模型未在 fp16 混合精度中进行预训练时, 会出现这种情况。 这样的模型可能会溢出, 导致loss为NaN。 如果是这种情况, 使用完整的 fp32 模式。
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