目录前言1、FP162、BF163、FP324、不同精度的显存占用5、不同精度之间的转换总结前言本文主要介绍LLM的三种不同精度FP16，FP32，BF16的概念和计算，并用pytorch进行演示；不同精度下的显存占用，以及不同精度的相互转换。1、FP16FP16也叫 float16，全称是Half-precisionflo

bfloat16(bf16)，即BrainFloatingPoint16-bit，是一种16位浮点数格式，主要用于深度学习和机器学习中的高效计算。它是在Google的TPU（TensorProcessingUnit）硬件中引入的，并已被其他硬件架构（如NVIDIAA100、IntelXeon）广泛采用。bf16的主要特性位分布：1位符号位：用于表示数值的

FP32：1bit符号位，10bit指数，23bit底数位。FP16：1bit符号位，5bit指数，10bit底数位。FP16转FP32NAN/INF：对应的FP32的值+0/-0：+0/-0normal：指数+0x70,底数左移13位subnormal：对应的FP32属于normal，需要继续左移至最高位为1的省略掉。(0x0078,需要左移四位)，指数+0x70-(x-1)(x为底数

是的，在IEEE754标准中，浮点数表示的指数的底（基数）是2。这意味着浮点数表示遵循二进制科学记数法，即数值表示为尾数（Significand或Mantissa）乘以2的指数次方。浮点数表示浮点数的表示形式通常为： 其中：sign：符号位，0表示正数，1表示负数。fraction：尾数位，也称为小数部分，表示

迁移的基本流程 第一步：算子满足度分析方法一 在pytorchprofiler在GPU上提取算子方法二使用CANN分析迁移工具 第二步：配置相关硬件环境，在pytorch的基础上安装pytorchadapt;模型迁移-手工迁移（单Device代码迁移）导入NPU相关库（pyTORCH1.8）将device类型修改为npu将训

常用的数据类型有FP64、FP32、FP16、BFLOAT16等FP64FP64表示64位浮点数，通常为IEEE754定义的双精度二进制浮点格式，由1位符号位、11位指数位、52位小数位组成表示范围：正数范围：约4.9x10e-324~1.8x10e308负数范围：约-1.8x10e308~-4.9x10e-324通常用于精度要求

问题描述：git上的一个官方项目，图像预处理操作，使用torch进行处理，包含Resize,ToTensor,Nomalize,处理后的结果输入到trt-fp16精度的模型中，可以正常输出。我对图像预处理进行了修改，使用opencv进行resize，numpy进行totensor，nomalize操作，处理后的结果输出到trt-fp16的模型中，发现输出结果

TensorRT量化工具，支持PTQ和QAT量化基本流程：读取模型-》转化为IR进行图分析，做一些优化策略一、TensorRT量化模式TensorRT有两种量化模式：分别是implicitly以及explicitly量化，前者是隐式量化，在7.0及之前版本用的较多；后者显式量化在8.0版本后才完全支持，就是可以加载带有QDQ信息的模

爱芯元智AX650N部署yolov8s自定义模型本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2工具量化部署到开发板上训练自己的YOLOv8s模型准备自定义数据集数据集结构可以不像下面一样，

ref:https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/130788437importtorchimporttorch.quantizationclassM(torch.nn.Module):def__init__(self):super(M,self).__init__()self.quant=torch.quantization.QuantStub()#静态量化时量化桩

1、fp16和fp32有什么区别？FP32（单精度浮点数）和FP16（半精度浮点数）是两种不同的浮点数表示方式，它们在精度和存储空间上有显著的区别。下面是它们的主要区别以及一个示例来说明这些区别：精度：FP32：单精度浮点数使用32位来表示一个数，其中包括1位符号位、8位指数位和23位尾数位。它具有

本文为对目前线性量化优点、原理、方法和实战内容的总结，主要参考神经网络量化简介并加以自己的理解和总结，适合初学者阅读和自身复习用。1，模型量化概述1.1，模型量化优点

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。量化有一些相似的术语，低精度（Lowprecision）可能是常见的。低精度模型表示模型权重数值格式为FP16（半精度浮点）或者

1，模型量化概述1.1，模型量化优点1.2，模型量化的方案1.2.1，PTQ理解1.3，量化的分类1.3.1，线性量化概述2，量化算术2.1，定点和浮点2.2，量化浮点2.2，量化算术3，量

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G​​英伟达A100TensorCoreGPU架构深度讲解​​上次“计算机视觉研究院”已经简单介绍了GPU的发展以及安培架构的A100显卡，今天我们就来

网上找了篇文章，用tensorrt自带转换工具trtexec转成engine格式的方法，网址如下：https://www.cnblogs.com/xiaoxiaomajinjiebiji/p/14451398.html文章中举例的转换指令为：/us