1、定义
算力的计量单位FLOPS（Floating-point operations per second），FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次。
除了运算次数，衡量算力水平时还要看算力精度。例如，1000FLOPS的AI计算中心所提供的的算力，与1000FLOPS超级计算机提供的算力，虽然数值相同，但由于精度不同，实际算力水平也是天壤之别。
根据参与运算数据精度的不同，可把算力分为
- 双精度浮点数（64位，FP64）
- 单精度浮点数（32位，FP32），占用4个字节，共32bit位，其中1位为符号位，8位指数位，23位小数位
- 半精度浮点数（16位，FP16），占用2个字节，共16位，其中1位为符号位，5位指数位，10位有效数字位（小数），与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，也因此FP16是更适合在移动终端侧进行AI计算的数据格式。
- 用5bit 表示指数，10bit 表示小数，占用2字节；
- 8位整型数（INT8、INT4），占用1个字节，INT8是一种定点计算方式，代表整数运算，一般是由浮点运算量化而来。在二进制中一个“0”或者“1”为一bit，INT8则意味着用8bit来表示一个数字。因此，虽然INT8比FP16精度低，但是数据量小、能耗低，计算速度相对更快，更符合端侧运算的特点；
- 混合精度：简单的讲就是使用fp16进行乘法和存储，只使用fp32进行加法操作，避免累加误差;
在数据表示范围上，FP32和FP16 表示的整数范围是一样的，小数部分表示不一样，存在舍入误差；FP32和FP16 表示的数据范围不一样，在大数据计算中，FP16存在溢出风险。
以下为int8范围为何是-128 至 127的解释：
int8占1个字节,1字节(byte)占8位(bit), 其中最高位代表符号位 1-负号；0-正号
那么最大数值的二进制为：
0 1 1 1 1 1 1 1
换算成10进制为 从低位到高位开始计算
0 1 1 1 1 1 1 1
0*2^7 + 1*2^6 + 1*2^5 + 1*2^4 + 1*2^3 + 1*2^2 + 1*2^1 + 1*2^0
0 + 64 + 32 + 16 + 8 + 4 + 2 + 1
= 127
最小数值的二进制应与最大数值相反, 10000000
换算成10进制为 从低位到高位开始计算
1 0 0 0 0 0 0 0
1*2^7 + 0*2^6 + 0*2^5 + 0*2^4 + 0*2^3 + 0*2^2 + 0*2^1 + 0*2^0
128 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
= 128
其实还有一种很好理解的解释
1.int8占1个字节(byte) 也就是8个二进制位(bit)
2.每个二进制位 可以存储0 和 1 两个数 ，8个二进制位就有2^8 = 256种组合(可以存储256个数)
3.int8为有符号，所以正数和负数将平分256个数。256 / 2 = 128
4.负数为128个数 最小值为-128
5.正数为128个数，0占一个数 最大值为+127
如果是uint8(8bit无符号-没有负数) 2^8 = 256
0 占一个数 ，所以最大是255
2、比较
低精度技术 (high speed reduced precision)。在training阶段，梯度的更新往往是很微小的，需要相对较高的精度，一般要用到FP32以上。在inference的时候，精度要求没有那么高，一般F16（半精度）就可以，甚至可以用INT8（8位整型），精度影响不会很大。同时低精度的模型占用空间更小了，有利于部署在嵌入式模型里面。
利用fp16 代替 fp32
优点：
1）TensorRT的FP16与FP32相比能有接近一倍的速度提升，前提是GPU支持FP16（如最新的2070,2080,2080ti等）
2）减少显存。
缺点：
1） 会造成溢出
3、测试
参考文章：TensorRT模型转换及部署，FP32/FP16/INT8精度区分_BourneA的博客-CSDN博客_tensorrt半精度
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