在大模型训练中，数据格式的选择对于计算资源的利用、内存占用和训练速度具有重要意义。合适的数据格式可以提高模型的性能，减少内存占用，并加速训练过程。数据类型在机器学习中被称为精度。
IEEE 754-2008标准定义了浮点数算术的表示和操作，包括单精度（FP32） 和 双精度（FP64）浮点数、以及新增的16位的半精度浮点数。不同的数据格式表示是完全一样的，都是指数小数形式，区别只有指数的位数(决定了数值的范围，即数值的大小)和小数的位数(决定了数值的精度，即数值的小数部分的精确度)。
常见的数据类型
- 32位浮点数（FP32）：FP32是标准的 IEEE 32 位浮点表示。使用该数据类型，可以表示大范围的浮点数。在 FP32 中，为“指数”保留了 8 位，为“尾数”保留了 23 位，为符号保留了 1 位。因为是标准数据类型，所以大部分硬件都支持 FP32 运算指令。
- 16位浮点数（FP16）：FP16使用一半的位数表示浮点数，相较于FP32，可以提高计算速度，降低内存占用，但精度略有损失。在 Float16 (FP16) 数据类型中，指数保留 5 位，尾数保留 10 位。这使得 FP16 数字的数值范围远低于 FP32。因此 FP16 存在上溢 (当用于表示非常大的数时) 和下溢 (当用于表示非常小的数时) 的风险。
- 脑浮点数（BF16）：BF16是一种针对深度学习优化的半精度浮点数格式，与FP16具有相似的精度和性能特点，但在某些硬件平台上可能具有更好的兼容性。BF16数据格式是由谷歌大脑（Google Brain）团队提出的一种针对深度学习的半精度浮点数表示。BF16在2019年被纳入了ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一种用于表示深度学习模型的开放标准。与FP16相比，BF16具有更宽的动态范围，但具有较少的尾数位数（7位）。这种设计使得BF16在表示较大数值时具有更高的精度，同时仍然保持了较低的内存占用和计算成本。
- TF32：由NVIDIA提出开发的，全称 Tensor float32，也是为了加速机器学习的一种格式。TF32目前只有在Ampere架构以上才支持。是为了专门在 Tensor Core 上加速的一种数据结构。
在选择合适的数据格式时，需要考虑以下几个关键要素：
- 精度：数据格式应能够在保持足够精度的同时，减少内存占用。通常，较低精度的数据格式（如FP16、BF16）可以提高计算速度，但可能牺牲一定的精度。如果模型对精度要求较高，可以选择FP32；如果可以接受一定程度的精度损失，可以考虑使用FP16或BF16。
- 计算效率：数据格式应能够充分利用硬件资源，提高计算效率。例如，某些硬件加速器对特定数据格式有更好的支持，从而提高计算性能。了解所使用的硬件平台对不同数据格式的支持情况，选择能够在当前硬件上发挥最佳性能的数据格式。
- 内存占用：在大模型训练中，内存资源通常是非常宝贵的。选择能够降低内存占用的数据格式，可以在有限的硬件资源下训练更大的模型。
- 兼容性：数据格式应与所使用的深度学习框架和硬件平台兼容，以便于实现端到端的训练和部署。