float16과 bfloat16

float16과 bfloat16은 두 가지 다른 형식의 16비트 부동 소수점 데이터 형식입니다. 이들 각각은 메모리 사용을 줄이고, 처리 속도를 높이며, 딥러닝과 같은 고성능 계산 작업에서 사용됩니다. 그러나 두 형식은 서로 다른 방식으로 비트를 배치하여 정밀도와 범위에서 차이를 보입니다.

float16

• 정밀도: float16은 1비트의 부호, 5비트의 지수, 그리고 10비트의 유효 숫자(가수)로 구성됩니다.
• 범위: 대략 -65504에서 +65504까지의 값을 표현할 수 있으며, 작은 값의 표현에는 정밀도가 낮습니다.
• 사용처: 주로 딥러닝에서 GPU를 사용한 계산에 널리 사용되며, NVIDIA의 최신 GPU 아키텍처에서는 float16 계산을 가속화합니다.

bfloat16

• 정밀도: bfloat16은 float16과 같은 총 16비트를 사용하지만, 1비트의 부호, 8비트의 지수, 그리고 7비트의 유효 숫자(가수)로 구성됩니다.
• 범위: float16과 유사한 범위를 제공하지만, 더 넓은 범위의 수를 표현할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 더 많은 지수 비트 때문입니다.
• 사용처: 주로 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)에서 사용되며, 딥러닝 모델의 학습 및 추론에 이점을 제공합니다. 넓은 범위를 갖는 덕분에, bfloat16은 일반적인 실수 연산에 더 유리할 수 있습니다.

결론적 차이점

• 정밀도 vs. 범위: bfloat16은 float16에 비해 지수를 표현하는 비트 수가 많기 때문에 더 넓은 범위의 값을 다룰 수 있습니다. 반면, float16은 더 많은 가수 비트를 가지고 있어 작은 값들 간의 차이를 더 세밀하게 표현할 수 있습니다.
• 하드웨어 지원: float16은 NVIDIA GPU에서, bfloat16은 주로 Google의 TPU에서 최적화되어 지원됩니다.

각 형식은 사용 목적과 하드웨어 환경에 따라 선택되어야 합니다. 또한, 모델의 정밀도 요구 사항과 메모리 효율성의 균형을 고려해야 합니다.