「TF32」の版間の差分
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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。この「32」は[[パソコン]]での[[プログラミング]]で古くから利用されている「[[FP32]](32ビットのfloat型)と[[互換性]]がある」という意味です。 | |||
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。 | 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。 | 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。 | ||
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。 | 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。 | ||
2024年8月26日 (月) 07:38時点における版
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。
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。この「32」はパソコンでのプログラミングで古くから利用されている「FP32(32ビットのfloat型)と互換性がある」という意味です。
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。
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。 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を作ったのかが謎です。