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'''TF32'''とは、[[NVIDIA]]が策定した19ビット長の[[単精度浮動小数点数]]です。

TF32形式は同社の[[Ampereアーキテクチャ]]（[[GeForce RTX 30シリーズ]]）の[[GPU]]から導入されました。

最近では一部の[[ARM]]系[[SoC]]もTF32に対応しており、それらでは[[推論]]が若干高速化されます。

名称に「32」と付いているので32ビット長と勘違いしやすい点に注意する必要があります。

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TF32はFP32と同じく仮数部に10ビットを採用しており「FP32と同等の数値範囲を表現できる」という特徴があります。

[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに開発した「[[BF16]]~~」と非常に似ています。なぜ新しくTF32を作ったのかが謎すぎるくらいです。~~

[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに開発した「[[BF16]]」と非常に似ています。

[[Ampereアーキテクチャ]]ではTF32と同時にBF16にも対応したので、なぜ新しくTF32を作ったのかが謎すぎるくらいです。

~~TF32形式は同社の[[Ampereアーキテクチャ]]（[[GeForce RTX 30シリーズ]]）の[[GPU]]から導入されました。~~

~~最近では一部の[[ARM]]系[[SoC]]もTF32に対応しており、それらでは[[推論]]が若干高速化されます。~~

[[category: 人工知能]]

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 '''TF32'''とは、[[NVIDIA]]が策定した19ビット長の[[単精度浮動小数点数]]です。
+TF32形式は同社の[[Ampereアーキテクチャ]]（[[GeForce RTX 30シリーズ]]）の[[GPU]]から導入されました。
+最近では一部の[[ARM]]系[[SoC]]もTF32に対応しており、それらでは[[推論]]が若干高速化されます。
 名称に「32」と付いているので32ビット長と勘違いしやすい点に注意する必要があります。
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 TF32はFP32と同じく仮数部に10ビットを採用しており「FP32と同等の数値範囲を表現できる」という特徴があります。
-[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに開発した「[[BF16]]」と非常に似ています。なぜ新しくTF32を作ったのかが謎すぎるくらいです。
+[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに開発した「[[BF16]]」と非常に似ています。
+[[Ampereアーキテクチャ]]ではTF32と同時にBF16にも対応したので、なぜ新しくTF32を作ったのかが謎すぎるくらいです。
-TF32形式は同社の[[Ampereアーキテクチャ]]（[[GeForce RTX 30シリーズ]]）の[[GPU]]から導入されました。
-最近では一部の[[ARM]]系[[SoC]]もTF32に対応しており、それらでは[[推論]]が若干高速化されます。
 [[category: 人工知能]]