FP8 浮点数表示法

FP8 浮点数表示法

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/137217516

FP8浮点数表示法是一种创新的数值表示方法，它以8位的存储空间实现了高效且精确的数值计算。本文将详细介绍FP8的两种表示方式（E4M3和E5M2），并探讨其在性能提升、模型优化等方面的优势。

FP8是一种独特的8位浮点数表示法，以其高效且精确的特性在数值计算领域崭露头角。FP8采用两种表示方式，分别是E4M3和E5M2，其中E代表指数位（Exponent），M代表尾数位（Mantissa）。在特定的表示范围内，E4M3展现出了更为精确的数值表现，而E5M2则以其更宽广的动态范围见长。

相较于传统的FP16（16位浮点数）和FP32（32位浮点数），FP8显著地降低了存储需求，从而提高了计算吞吐能力，使其在资源受限的环境中依然能够发挥出强大的性能。

数据表示位数的降低，不仅极大地提升了吞吐量和计算性能，虽然在某种程度上牺牲了部分精度，但在通过巧妙运用技术和工程手段，FP8能够展现出与更高精度数据类型相匹敌的结果，同时带来了显著的性能提升和能效改善。

在性能层面，由于FP8的数据宽度更小，显著减少了显存的占用，降低了通讯带宽的需求，从而大幅提高了GPU内存读写的吞吐效率。在相同的硬件条件下，支持FP8的Tensor Core可以在相同时间内执行更多次的浮点运算，极大地加速了模型的训练和推理速度。

在模型优化方面，FP8的采用促使模型在训练和推理过程中进行量化，这不仅有助于模型的优化和压缩，进一步降低了部署成本，同时也提升了模型的泛化能力和鲁棒性。

与INT8的数值表示相比，FP8在LLM的训练和推理中展现出明显的优势。INT8的数值空间是均匀分布的，而FP8则拥有更宽的动态范围，更能精准地捕获LLM中参数的数值分布，从而在保证计算效率的同时，也确保了模型的精度和性能。

本文原文来自CSDN