科普 | 單精度、雙精度、多精度和混合精度計算的區別是什么?

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我們提到圓周率 π 的時候，它有很多種表達方式，既可以用數學常數3.14159表示，也可以用一長串1和0的二進制長串表示。

圓周率 π 是個無理數，既小數位無限且不循環。因此，在使用圓周率進行計算時，人和計算機都必須根據精度需要將小數點后的數字四舍五入。

在小學的時候，小學生們可能只會用手算的方式計算數學題目，圓周率的數值也只能計算到小數點后兩位——3.14；而高中生使用圖形計算器可能會使圓周率數值排到小數點后10位，更加精確地表示圓周率。在計算機科學中，這被稱為精度，它通常以二進制數字來衡量，而非小數。

對于復雜的科學模擬，開發人員長期以來一直都依靠高精度數學來研究諸如宇宙大爆炸，或是預測數百萬個原子之間的相互作用。

數字位數越高，或是小數點后位數越多，意味著科學家可以在更大范圍內的數值內體現兩個數值的變化。借此，科學家可以對最大的星系，或是最小的粒子進行精確計算。

但是，計算精度越高，意味著所需的計算資源、數據傳輸和內存存儲就越多。其成本也會更大，同時也會消耗更多的功率。

由于并非每個工作負載都需要高精度，因此 AI 和 HPC 研究人員可以通過混合或匹配不同級別的精度的方式進行運算，從而使效益最大化。NVIDIA Tensor Core GPU 支持多精度和混合精度技術，能夠讓開發者優化計算資源并加快 AI 應用程序及其推理功能的訓練。

單精度、雙精度和半精度浮點格式之間的區別

IEEE 浮點算術標準是用來衡量計算機上以二進制所表示數字精度的通用約定。在雙精度格式中，每個數字占用64位，單精度格式占用32位，而半精度僅16位。

要了解其中工作原理，我們可以拿圓周率舉例。在傳統科學記數法中，圓周率表示為3.14 x100。但是計算機將這些信息以二進制形式存儲為浮點，即一系列的1和0，它們代表一個數字及其對應的指數，在這種情況下圓周率則表示為1.1001001 x 21。

在單精度32位格式中，1位用于指示數字為正數還是負數。指數保留了8位，這是因為它為二進制，將2進到高位。其余23位用于表示組成該數字的數字，稱為有效數字。

而在雙精度下，指數保留11位，有效位數為52位，從而極大地擴展了它可以表示的數字范圍和大小。半精度則是表示范圍更小，其指數只有5位，有效位數只有10位。

圓周率在每個精度級別表現如下：

多精度和混合精度的計算的差異

多精度計算意味著使用能夠以不同精度進行計算的處理器，在需要使用高精度進行計算的部分使用雙精度，并在應用程序的其他部分使用半精度或單精度算法。

混合精度（也稱為超精度）計算則是在單個操作中使用不同的精度級別，從而在不犧牲精度的情況下實現計算效率。

在混合精度中，計算從半精度值開始，以進行快速矩陣數學運算。但是隨著數字的計算，機器會以更高的精度存儲結果。例如，如果將兩個16位矩陣相乘，則結果為32位大小。

使用這種方法，在應用程序結束計算時，其累積得到結果，在準確度上可與使用雙精度算法運算得到的結果相媲美。

這項技術可以將傳統的雙精度應用程序加速多達25倍，同時減少了運行所需的內存、時間和功耗。它可用于 AI 和模擬 HPC 工作負載。

隨著混合精度算法在現代超級計算應用程序中的普及，HPC 專家 Jack Dongarra 提出了一個新的基準，即 HPL-AI，以評估超級計算機在混合精度計算上的性能。當 NVIDIA 在全球最快的超級計算機 Summit 上運行 HPL-AI 計算時，該系統達到了前所未有的性能水平，接近550 petaflop，比其在 TOP500 榜單上的官方性能快了3倍。

如何開始使用混合精度計算

NVIDIA Volta 和 Turing GPU 具有 Tensor Core，旨在簡化和加速多精度計算和混合精度計算。只需幾行代碼，開發人員就可以在 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 深度學習框架中啟用自動混合精度功能。該工具可為研究人員提供高達3倍的 AI 訓練速度提升。

NGC GPU 加速軟件目錄還包括迭代優化求解器和 cuTensor 庫，可輕松地為 HPC 部署混合精度應用程序。

混合精度計算的用途是什么

研究人員和公司依靠 NVIDIA GPU 的混合精度功能來支持科學模擬、AI 和自然語言處理工作負載。以下為一些示例：

地 球 科 學：東京大學（University of Tokyo）、橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Laboratory）和瑞士國家超級計算中心（Swiss National Supercomputing Center）的研究人員將 AI 和混合精度技術用于地震模擬。通過對東京的 3D 模擬，科學家能夠模擬地震波如何對硬土、軟土、地上建筑、地下商場和地鐵系統產生影響。他們的新模型在 Summit 超級計算機上運行，并結合了雙精度計算、單精度計算和半精度計算，其速度提高了25倍。

勞倫斯伯克利國家實驗室（Lawrence Berkeley National Laboratory）的一個 Gordon Bell 獲獎團隊使用 AI 從高分辨率氣候模擬中識別極端天氣模式，從而幫助科學家分析未來極端天氣將如何變化。在 Summit 上使用 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 的混合精度功能，他們實現了1.13 exaflops 的性能。

醫 學 研 究 與 健 康 事 業：總部位于舊金山的 Fathom 是 NVIDIA 初創加速計劃的成員，該公司正在 NVIDIA V100 Tensor Core GPU 上使用混合精度計算，以加快對其深度學習算法的訓練，該算法可實現醫學編碼自動化。這家初創公司可與許多美國最大的醫療編碼機構合作，將醫生輸入的備注轉換為字母數字代碼，代表保險公司和患者出具的每個診斷和程序。

橡樹嶺國家實驗室的研究人員因其在阿片類藥物成癮方面的開創性工作而獲得了 Gordon Bell 獎，該研究利用混合精度技術實現了2.31 exaops 的峰值通量。該研究分析了種群內的遺傳變異，確定了導致復雜性狀的基因模式。

核 能：核聚變反應非常不穩定，對于科學家來說，持續超過幾秒鐘都很棘手。橡樹嶺國家實驗室的另一個團隊正在模擬這些反應，以向物理學家提供有關反應堆中變量的更多信息。使用 Tensor Core GPU 的混合精度功能，該團隊能夠將其模擬速度提高3.5倍。

總結

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