FP和BF有什麼區別這裡給你很好的解釋

浮點表示：

FP16（半精度）：在 FP16 中，浮點數使用 16 位元表示。它由 1 個符號位、5 位指數和 10 位分數（尾數）組成。這種格式為表示其範圍內的小數值提供了更高的精度。

BF16 (BFloat16)：BF16 也使用 16 位，但分佈不同。它有 1 個符號位、8 位指數、7 位尾數。這種格式犧牲了小數部分的一些精確度以適應更廣泛的指數。

數值範圍：

FP16 由於其 10 位元尾數，其範圍較小，但在該範圍內精度較高。
BF16 由於其 8 位指數和 7 位尾數，其小數範圍較寬，但精度較低。

範例：

我們用3個例子來說明FP16和BF16的差別。使用TensorFlow來做測試和程式碼共享在底層：

原始值：0.0001 — 兩種方法都可以表示
FP16： 0.00010001659393 （二進位：0|00001|1010001659393 （二進位：0|00001|1010001110，E2 月：203 個指數：0
0.00010013580322 （二進位：0|01110001| 1010010，十六進位：38D2) — 7 個尾數和8 個指數 如您所見，它們具有不同的指數和尾數，因此能夠表示不同的值。

FP16：0.00000000000000（二進位：0|00000|0000000000，十六進位：0000） 1100100|0101100，十六進位： 322C）
這是一個非常有趣的案例。
FP16 失敗

原始值：100000.00001

FP16：inf（二進位：0|11111|0000000000，十六進位：7C00）BF16：99840.0001001001001001001001001010010100100100100100100100100100100100100100100100100122220100100100100100100100122010010010201001001220100100301001001012220100101201012。 1，十六進位：47C3）
在上面的情況下，
FP16 失敗

用例：

FP16 常用於深度學習訓練和推理，特別是對於需要高精度表示有限範圍內的小分數值的任務。

總結一下

FP16 為較小範圍內的小數值提供了更高的精度，使其適合需要精確表示小數字的任務。另一方面，BF16 以犧牲一定精確度為代價提供了更廣泛的範圍，這使得它有利於涉及更廣泛值範圍或在大範圍內的數值穩定性至關重要的任務。 FP16 和 BF16 之間的選擇取決於手邊機器學習任務的特定要求。

最終結論

由於以上原因，在進行 Stable Diffusion XL (SDXL) 訓練時，FP16 和 BF16 所需的學習率略有不同，我發現 BF16 效果更好。

雷雷

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