本文主要是介绍单精度、半精度之间的转换,及半精度加法实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
单精度浮点存储方式
1位符号位s+8位指数位e+23位尾数位f,共32位,内存占4个字节,表示方式为(-1)^s * 2 ^(e - 127) * 1.f
半精度浮点存储方式
1位符号位+5位指数位+10位尾数位,共16位,内存占2个字节,表示方式为(-1)^s * 2 ^(e - 15) * 1.f
C语言不包含半精度数据类型,但是只要知道f32在内存中存储占4个字节,f16占两个字节,就可以自己重定义f16数据类型来实现
单精度转换为半精度
以3.333333为例,转换为半精度为3.33
将浮点数转换为4字节16进制,依次获取f32符号位,f32指数位,f32尾数位
【实现步骤】
- 转换为二进制:11.01010101010101010101010101…
- 小数点需要往左移1位,所以是2^1次方
- 二进制科学计数法为:1.10101010101010101010101 * 2^1
f32符号位:0
f32指数位:1+127 = 128 二进制表示:1000 0000
f32尾数位: 1010 1010 1010 1010 1010 101
f32内存表示为 0 1000 0000 1010 1010 1010 1010 1010 101即0x40555555
获取f16符号位,f16指数位,f16尾数位
【实现步骤】
- 符号位
符号位保持和单精度一致,3.333333为正,f16符号位 = f32符号位 = 0 - 指数位
f32指数 - 127 = f16指数 - 15 ==>f16指数 = f32指数 - 127 + 15
f16指数= 16, 二进制表示为1 0000 - 尾数位
23位f32尾数,截取前10位作为f16尾数(精度丢失)
f16尾数: 1010 1010 10
f16内存表示为 0 10000 1010 1010 10 即0x42aa
半精度转换为单精度
转换方式就是单精度转半精度的逆过程
以3.33为例,转换为单精度为3.330000(最后4位随机)
将浮点数转换为2字节16进制,依次获取f16符号位,f16指数位,f16尾数位
【实现步骤】
- 转换为二进制:11.0101 0101 01…
- 小数点需要往左移1位,所以是2^1次方
二进制科学计数法为1.1010 1010 101 * 2^1
f16符号位:0
f16指数位:1+15 = 16 二进制表示为:1 0000
f16尾数位: 1010 1010 10
f16内存表示为 0 1 0000 1010 1010 10即0x42aa
获取f32符号位,f32指数位,f32尾数位
【实现步骤】
- 符号位
符号位保持和单精度一致,3.33为正,f32符号位 = f16符号位 = 0 - 指数位
f16指数 - 15 = f32指数 - 127 ==>f32指数 = f16指数 - 15 + 127
f32指数= 128, 二进制表示为1000 0000 - 尾数位
10位f16尾数,后面补13个0,补足23位
f32尾数: 1010 1010 1000 0000 000
f32内存表示为 0 1000 0000 1010 1010 1000 0000 000 即0x40554000,从内存读取出来时直接强制转换成float即可
【注】
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尾数决定有效数字的位数,即精度;指数决定范围。因此单精度转换为半精度时会丢失精度,超过半精度范围的单精度转换会溢出,程序中要做好处理( float尾数位23位,2^23=8.3E6,7位,不同的编译器规定不同,有些是7位,有些8位)
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当指数和尾数全为0时,计算机把它看做表示数字0;当指数全为1,尾数全为0时,符号位为0表示正无穷,符号位为1表示负无穷;当指数全为1,尾数不全为0时,无法表示。
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因此在用浮点表示时,指数不能全为1或者全为0。float指数位为8位,取值范围为-128 ~ 127,实际使用范围是[-127, 0) && (0, 127];因为指数是以无符号形式存储的,因此指数的偏差为其可能值的一半。对于 float 类型,偏差为 127,f16就是15;存储指数值减去偏差值就是实际二进制科学记数法的指数值。
代码包下载地址
【fp16补充】
正无穷:符号位为0,指数位全为1,尾数位全为0, 0 11111 0000000000
负无穷:符号位为1,指数位全为1,尾数位全为0, 1 11111 0000000000
零(包括正零和负零):指数,尾数全为0,0 00000 0000000000,1 00000 0000000000
NAN:指数全为1,尾数非全0:0 11111 0000000001(自定义)【fp16能表示的数据范围】
(-1)^s * 2 ^(e - 15) * 1.f
= (-1)^s * 2 ^(30 - 15) * (1+1-2^-10)
= (-1)^s * 2 ^(15) * (2-2^-10)
= (-1)^s * 32768 * (2-2^-10)
= -65504 ~ 65504
这篇关于单精度、半精度之间的转换,及半精度加法实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!