int8 fp16 fp32

INT8、FP16和FP32是不同的数据类型用于表示数字的精度和存储方式。

INT8是指八位整型数据类型，占用1个字节，用8位二进制表示一个数字，它是一种定点计算方式，适用于对整数进行运算，虽然精度较低，但数据量小、能耗低，计算速度相对更快，适合在移动终端进行AI计算。

FP16是指半精度浮点数数据类型，占用2个字节，用16位二进制表示一个数字，其中1位为符号位，5位为指数位，10位为有效数字位。与FP32相比，FP16的访存消耗仅为1/2，因此在一些GPU中可以加速计算速度，但也容易造成溢出。

FP32是指单精度浮点数数据类型，占用4个字节，用32位二进制表示一个数字，其中1位为符号位，8位为指数位，23位为尾数位。FP32精度相对较高，但相应地需要更多的存储空间和计算资源。

因此，INT8适用于对整数进行计算的场景，FP16适用于移动终端等资源受限的场景，而FP32适用于需要较高精度的计算场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [FP32、FP16和INT8](https://blog.csdn.net/weixin_44942126/article/details/115014754)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度学习模型权重数值精度FP32,FP16,INT8数值类型区别](https://blog.csdn.net/baidu_39629638/article/details/121460896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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