在当今快速发展的人工智能领域，算力成为决定模型训练与推理速度的关键因素之一。为了提高计算效率，不同精度的数据类型应运而生，包括FP64、FP32、FP16、TF32、BF16、int8以及混合精度等。本文将浅显易懂地介绍这些精度计算方式及其差别。
什么是精度？
精度，是数据表示的一个重要参数，它决定了数据的准确性。在计算机科学中，精度通常与数值表示的位数有关。对于浮点数，精度取决于浮点数的存储方式，即占用的比特数（bits）越多，精度越高。
为了更直观的理解，举个例子：假设你每秒钟赚到的钱是1块钱，那一个月的收入是1*60*60*24*30=216000，如果每秒钟赚到1块1呢，那一个月的收入是237600，就一个1毛钱的小数点，让你月收入少了1万多，这就是精度不同导致的差异。
另外一个典型的例子是π，常用3.14表示，但是如果要更高精度，小数点后面可以有无数位。
为什么需要不同的精度？
为什么要有这么多精度，因为成本和准确度。
都知道精度高肯定更准确，但是也会带来更高的计算和存储成本。较低的精度会降低计算精度，但可以提高计算效率和性能。所以多种不同精度，可以让你在不同情况下选择最适合的一种。
在人工智能领域，不同的应用场景对精度的需求各不相同。例如，在深度学习模型的训练中，需要大量的数据进行计算，如果精度过高，会导致计算量巨大，训练时间延长；而如果精度过低，则可能影响模型的准确性。因此，为了在保证准确性的前提下提高计算效率，就需要使用不同的精度。
精度分类及对比
算力精度指的是计算过程中使用的数值精度。分为浮点计算（半精度、单精度、双精度）和整型计算，不同精度的运算代表了在计算中使用不同的位数，影响了计算速度、精度和能耗。
【FP64】双精度浮点数，占用64位空间。常用于大规模科学计算、工程计算、金融分析等对高精度有严格要求的算法领域。
【FP32】单精度浮点数，占据32位空间。相较于双精度浮点数，其存储空间较小，精度也略低，一般应用于科学计算、图形渲染、深度学习训练和推理等。在大多数通用计算任务和科学计算中，FP32被广泛使用。它在性能与精度之间提供了较好的平衡，适合需要较高精度的计算任务。
【FP16】半精度浮点数，仅占用16位空间。存储空间大幅减小，精度进一步降低，通常在模型训练过程中用于参数和梯度的计算，应用于深度学习推理、图形渲染、某些嵌入式系统等，特别是在需要减少内存和计算资源消耗时。
【BF16】这是一种用于半精度矩阵乘法计算的浮点数格式。相比FP32，FP16的表示范围和精度较低，但其计算速度更快、能耗更低，适用于对精度要求不高但计算量大的任务，一般用于深度学习训练和推理，特别是在需要在保持较大动态范围的同时减少计算资源消耗时。
【TF32】一种由NVIDIA引入的用于深度学习计算的格式，是使用 Tensor Core 的中间计算格式，它在内部使用FP32进行计算，但在存储和通信时使用FP16。
【INT8】是8位整数运算，通常用于量化后的深度学习模型推理。INT8的表示范围进一步缩小，但其计算速度非常快，且能显著降低能耗和内存占用，广泛应用于需要高效能效比的应用场景，如边缘计算、车辆和移动设备上的AI推理。
在人工智能模型训练和推理中，根据模型的复杂度和性能要求，选择合适的算力精度。例如，如果您的模型对精度要求不高，那么可以使用半精度（FP16）或单精度（FP32）浮点计算，以加快计算速度；如果精度要求非常高，那么可能需要使用双精度（FP64）浮点计算。
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