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计算机中的浮点数表示，按照IEEE754可以分为三种，分别是半精度浮点数、单精度浮点数和双精度浮点数。三种格式的浮点数因占用的存储位数不同，能够表示的数据精度也不同。
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Signed bit用于控制浮点数的正负，0表示正数，1表示负数；
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Exponent部分用于控制浮点数的大小，以2为底进行指数运算；
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Significand部分用于控制浮点数的精度，存储浮点数的有效数字。
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默认深度学习模型训练过程中都是使用fp32。
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使用fp16能带来什么好处：
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减少显存占用：现在模型越来越大，当你使用Bert这一类的预训练模型时，往往显存就被模型及模型计算占去大半，当想要使用更大的Batch Size的时候会显得捉襟见肘。由于FP16的内存占用只有FP32的一半，自然地就可以帮助训练过程节省一半的显存空间。
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加快训练和推断的计算：与普通的空间时间Trade-off的加速方法不同，FP16除了能节约内存，还能同时节省模型的训练时间。在大部分的测试中，基于FP16的加速方法能够给模型训练带来多一倍的加速体验。
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张量核心的普及：硬件的发展同样也推动着模型计算的加速，随着Nvidia张量核心（Tensor Core）的普及，16bit计算也一步步走向成熟，低精度计算也是未来深度学习的一个重要趋势。
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x=FP16((−1)Signed∗2Exponent−15∗(1+SigniFicand210))x=FP16((-1)^{Signed}*2^{Exponent-15}*(1+\frac{SigniFicand}{2^{10}})) x=FP16((−1)Signed∗2Exponent−15∗(1+210SigniFicand))
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x=FP32((−1)S∗2E−127∗1.SF)x=FP32((-1)^S*2^{E-127}*1.SF) x=FP32((−1)S∗2E−127∗1.SF)
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x=FP64((−1)S∗2E−1023∗1.SF)x=FP64((-1)^S*2^{E-1023}*1.SF) x=FP64((−1)S∗2E−1023∗1.SF)
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FP16最大值为
0 11110 1111111111,其计算方式为- (−1)0∗230−15∗1.1111111111=1∗215∗(1+2−1+2−2+...+2−10)=65504(-1)^0*2^{30-15}*1.1111111111\\ =1*2^{15}*(1+2^{-1}+2^{-2}+...+2^{-10})\\ =65504 (−1)0∗230−15∗1.1111111111=1∗215∗(1+2−1+2−2+...+2−10)=65504
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如果 Exponent 位全部为0：
- 如果 Significand位 全部为0，则表示数字 0
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如果 Exponent 位全部位1:
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如果 fraction 位 全部为0，则表示 ±inf
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如果 fraction 位 不为0，则表示 NAN
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使用fp16能带来什么问题：
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溢出错误
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半精度浮点数有两个字节存储。由于FP16的动态范围比FP32的动态范围要狭窄很多，因此在计算过程中很容易出现上溢出（Overflow ）和下溢出（Underflow）的错误，溢出之后就会出现“Nan”的问题。在深度学习中，由于激活函数的的梯度往往要比权重梯度小，更易出现下溢出的情况。
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表示范围
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运算结果大于最大正数时称为正上溢，小于绝对值最大负数时称为负上溢，正上溢和负上溢统称上溢。数据一旦产生上溢，计算机必须中断运算操作，进行溢出处理。
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当运算结果在0至最小正数之间时称为正下溢，在0至绝对值最小负数之间时称为负下溢，正下溢和负下溢统称下溢。 数据下溢时，浮点数值趋于零，计算机仅将其当作机器零处理。
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舍入误差
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Rounding Error指示是当网络模型的反向梯度很小，一般FP32能够表示，但是转换到FP16会小于当前区间内的最小间隔，会导致数据溢出。如0.00006666666在FP32中能正常表示，转换到FP16后会表示成为0.000067，不满足FP16最小间隔的数会强制舍入。
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解决方案
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输入FP16的数据，部分运算继续使用FP16计算，得到FP16结果
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将部分运算转成 FP32类型进行计算，得到 FP32中间结果
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输出时将所有的FP32数据转换为FP16
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混合精度训练，指代的是单精度 float和半精度 float16 混合训练。为了想让深度学习训练可以使用FP16的好处，又要避免精度溢出和舍入误差。于是可以通过FP16和FP32的混合精度训练（Mixed-Precision），混合精度训练过程中可以引入权重备份（Weight Backup）、损失放大（Loss Scaling）、精度累加（Precision Accumulated）三种相关的技术。
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权重备份（Weight Backup）
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权重备份主要用于解决舍入误差的问题。其主要思路是把神经网络训练过程中产生的激活activations、梯度 gradients、中间变量等数据，在训练中都利用FP16来存储，同时复制一份FP32的权重参数weights，用于训练时候的更新。
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在计算过程中所产生的权重weights，激活activations，梯度gradients等均使用 FP16 来进行存储和计算，其中权重使用FP32额外进行备份。
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深度模型中，lr * gradent的参数值可能会非常小，利用FP16来进行相加的话，则很可能会出现舍入误差问题，导致更新无效。因此通过将权重weights拷贝成FP32格式，并且确保整个更新过程是在 fp32 格式下进行的。即：
- weight32=weight32+lr∗graident16weight_{32}=weight_{32}+lr * graident_{16} weight32=weight32+lr∗graident16
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权重用FP32格式备份一次，那岂不是使得内存占用反而更高了呢？是的，额外拷贝一份weight的确增加了训练时候内存的占用。 但是实际上，在训练过程中内存中分为动态内存和静态内容，其中动态内存是静态内存的3-4倍，主要是中间变量值和激活activations的值。而这里备份的权重增加的主要是静态内存。只要动态内存的值基本都是使用FP16来进行存储，则最终模型与整网使用FP32进行训练相比起来， 内存占用也基本能够减半。
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损失缩放（Loss Scaling）
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如果仅仅使用FP32训练，模型收敛得比较好，但是如果用了混合精度训练，会存在网络模型无法收敛的情况。原因是梯度的值太小，使用FP16表示会造成了数据下溢出（Underflow）的问题，导致模型不收敛。于是需要引入损失缩放（Loss Scaling）技术。
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为了解决梯度过小数据下溢的问题，对前向计算出来的Loss值进行放大操作，也就是把FP32的参数乘以某一个因子系数后，把可能溢出的小数位数据往前移，平移到FP16能表示的数据范围内。根据链式求导法则，放大Loss后会作用在反向传播的每一层梯度，这样比在每一层梯度上进行放大更加高效。
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精度累加（Precision Accumulated）
- 在混合精度的模型训练过程中，使用FP16进行矩阵乘法运算，利用FP32来进行矩阵乘法中间的累加（accumulated），然后再将FP32的值转化为FP16进行存储。简单而言，就是利用FP16进行矩阵相乘，利用FP32来进行加法计算弥补丢失的精度。这样可以有效减少计算过程中的舍入误差，尽量减缓精度损失的问题。
再将FP32的值转化为FP16进行存储**。简单而言，就是利用FP16进行矩阵相乘，利用FP32来进行加法计算弥补丢失的精度。这样可以有效减少计算过程中的舍入误差，尽量减缓精度损失的问题。