FP16内存占用大不大

FP16（半精度浮点数）相比FP32（单精度浮点数）具有更低的内存占用。FP16使用16位来表示数据，而FP32使用32位。因此，FP16在内存占用方面具有明显的优势。以下是FP16内存占用的一些关键点：

FP16内存占用的优势

• 减少内存占用：FP16的内存占用只有FP32的一半，这在大规模深度学习应用中具有显著优势。例如，在使用Bert这一类的预训练模型时，FP16可以显著减少显存空间的需求。
• 加快训练和推理速度：FP16不仅能减少内存占用，还能加快模型的训练和推理速度。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。

FP16的缺点

• 精度问题：由于FP16使用较少的位数来表示数据，可能会导致计算过程中的舍入误差更大，这可能对一些对精度要求较高的任务造成影响。