FP8、BF16和FP16是三种不同精度的浮点数格式，它们在深度学习、高性能计算等领域有广泛应用。以下是它们的核心区别：
1. 定义与结构
| 格式 | 位数分配 | 特点 |
|---|
| FP8 | 1符号位 + 4/5指数位 + 3/2尾数位 | 专为深度学习设计，提供两种变体：E4M3（精度优先）和E5M2（动态范围优先）。 |
| BF16 | 1符号位 + 8指数位 + 7尾数位 | Google提出，与FP32共享指数位，动态范围接近FP32，但尾数精度降低。 |
| FP16 | 1符号位 + 5指数位 + 10尾数位 | IEEE标准格式，平衡精度与范围，广泛用于移动端和科学计算。 |
2. 动态范围与精度
| 格式 | 动态范围 | 尾数精度 | 典型应用场景 |
|---|
| FP8 | E4M3: ±1.95×10⁻⁵ ~ 448 | 3位（低） | 深度学习推理（如LLM部署） |
| E5M2: ±6.10×10⁻⁵ ~ 57344 | 2位（更低） | 梯度计算（需大范围但低精度） |
| BF16 | 9.2E−41 ~ 3.38E38 | 7位（中） | 深度学习训练（需避免溢出/下溢） |
| FP16 | 5.96E−8 ~ 65504 | 10位（高） | 图像处理、科学计算（需平衡精度与性能） |
3. 核心优劣势
| 格式 | 优势 | 劣势 |
|---|
| FP8 | 内存占用减少75%，计算效率高，适合边缘AI和LLM训练。 | 精度有限，不适用于高精度计算（如金融建模、医疗诊断）。 |
| BF16 | 动态范围接近FP32，硬件加速支持好（如NVIDIA Ampere、Google TPU）。 | 精度低于FP16，硬件支持较新，旧设备可能不兼容。 |
| FP16 | 精度较高，硬件支持广泛（NVIDIA/AMD/华为昇腾），节省内存和带宽。 | 动态范围有限，极端值可能溢出/下溢，需混合精度训练技术缓解。 |
4. 硬件与生态支持
- FP8：需特定硬件支持（如NVIDIA H100、AMD MI300X），结合软件工具（如Transformer Engine）优化。
- BF16：NVIDIA Ampere架构及以上、Intel最新CPU、Google TPU支持，适合混合精度训练。
- FP16：主流GPU（NVIDIA/AMD/华为昇腾）均支持，生态成熟，广泛用于TensorFlow/PyTorch框架。
5. 选择建议
- FP8：优先用于深度学习推理或资源受限场景（如移动端、边缘设备）。
- BF16：适合深度学习训练，尤其是需要宽动态范围且硬件支持的场景。
- FP16：平衡精度与性能，适用于大多数科学计算和图像处理任务。
通过合理选择浮点格式，可以在精度、计算效率和资源消耗之间取得最佳平衡。
