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float精度在线播放_double类型和float类型(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

float精度

C语言编程入门：数据类型与输入输出 𐟎“ 大家好，今天我们来聊聊C语言编程的基础知识，特别是数据类型和输入输出函数的使用。准备好笔记本，我们要开始啦！数据类型概述在C语言中，数据类型是定义变量和常量时必须指定的一种类型。它决定了变量可以存储的数据种类和范围。下面是一些基本的数据类型：整型 (Integer) int：表示整数，通常占用4个字节。 short：短整型，占用2个字节。 long：长整型，通常占用4或8个字节。 long long：更长的整型，占用8个字节。带符号整型：默认情况下整型是带符号的，可以表示正负数。无符号整型：使用unsigned关键词，只能表示非负整数。浮点型 (Floating Point) float：单精度浮点数，占用4个字节，精度约为6-7位有效数字。 double：双精度浮点数，占用8个字节，精度约为15位有效数字。 long double：扩展精度浮点数，精度更高，通常占用12或16个字节。字符型 (Character) char：用于存储单个字符，占用1个字节。 unsigned char：无符号字符，存储0到255之间的值。输入输出函数在C语言中，输入输出是通过特定的函数来实现的。以下是两个常用的输入输出函数： scanf函数 scanf是C语言中最常用的输入函数，允许从标准输入（通常是键盘）获取格式化的输入。它的语法如下： scanf("格式控制符"，&变量1，&变量2，...); 常用的格式控制符包括： %d：读取整数。 %f：读取浮点数。 %lf：读取双精度浮点数（double）。 %c：读取单个字符。 %s：读取字符串（不带空格的字符串）。 printf函数 printf是C语言中最常用的格式化输出函数，用于向标准输出设备（通常是屏幕）输出格式化数据。它的语法如下： printf("格式控制符"，参数1，参数2，...); 常用的格式控制符包括： %d：输出整数。 %u：输出无符号整数。 %f：输出浮点数（小数）。 %lf：输出双精度浮点数（double）。 %c：输出单个字符。 %s：输出字符串。 %x：输出整数的十六进制格式。示例代码下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用scanf和printf函数： #include int main() { int age; float height; char grade; printf("Enter your age: "); scanf("%d", &age); // 读取整数并存储到变量age printf("Enter your height: "); scanf("%f", &height); // 读取浮点数并存储到变量height printf("Enter your grade: "); scanf(" %c", &grade); // 读取字符并存储到变量grade，注意前面的空格避免换行符影响输入 printf("Age: %d, Height: %.2f, Grade: %c\n", age, height, grade); // 输出结果 return 0; }

【每日大模型论文】高能效语言模型只需要一个“加法” 大型神经网络的大部分计算耗费在浮点张量乘法上。BitEnergy AI 研究团队发现浮点乘法器可以用一个高精度的整数加法器来近似。他们提出了线性复杂度乘法 L-Mul 算法，用整数加法运算近似浮点数乘法。与 8 位浮点乘法相比，新算法所耗费的计算资源要少得多，但精度却更高。与 8 位浮点数乘法相比，所提出的方法能达到更高的精度，但所消耗的位级计算资源却大大减少。由于与整数加法运算相比，浮点数乘法需要的能量要高得多，因此在张量处理硬件中应用 L-Mul 运算有可能减少元素浮点张量乘法 95% 的能量成本和点乘法 80% 的能量成本。他们计算了 L-Mul 的理论误差期望值，并在一系列文本、视觉和符号任务中对该算法进行了评估，包括自然语言理解、结构推理、数学和常识性问题解答。他们的数值分析实验与理论误差估计相吻合，表明具有 4 位尾数的 L-Mul 算法可达到与 float8_e4m3 乘法相当的精度，而具有 3 位尾数的 L-Mul 算法则优于 float8_e5m2。对流行基准的评估结果表明，直接将 L-Mul 应用于注意力机制几乎是无损的。他们进一步证明，在 transformer 模型中，用 3 位尾数的 L-Mul 代替所有浮点乘法，在微调和推理中实现了与使用 float8_e4m3 作为累加精度相当的精度。 #知识分享# #大模型# #论文#

9是哪来的，不应该是123.123456吗

125是怎么来的？

我按照需求打出的代码运行结果跟需求一样，但是上传到希冀上面只有20分，最后一个图是希冀说我的输出错误，求大佬指点

C语言数据类型详解：从基础到进阶 𐟚€ C语言是一种广泛使用的高级编程语言，它提供了多种数据类型来处理不同类型的数据。了解这些数据类型是学习C语言的基础。本文将介绍C语言中最常用的基本数据类型，并探讨它们的特性和用途。整型（Integer Types）整型数据用于存储整数，包括正数、负数和零。C语言支持多种整型变量，以适应不同大小的整数值。 int: 最常用的整型，通常占用32位空间，在32位系统上可以表示从-2,147,483,648到2,147,483,647之间的值。 short int 或 short: 较小的整型，一般占用16位。 long int 或 long: 较大的整型，通常占用32位或64位。 long long int 或 long long: 占用至少64位空间，适合存储非常大的整数。浮点型（Floating Point Types）浮点型数据用于存储实数，即包含小数部分的数字。C语言提供两种主要的浮点类型： float: 单精度浮点型，通常占用32位，能表示大约7位有效数字。 double: 双精度浮点型，通常占用64位，能表示大约15位有效数字。 long double: 扩展精度浮点型，其精度和存储空间依赖于具体的实现。字符型（Character Type）字符型数据用于存储单个字符。 char: 占用8位空间，通常用于存储一个ASCII字符。枚举型（Enumeration Type）枚举型定义了一组命名的整型常量。 enum: 例如，enum day {Monday, Tuesday, Wednesday} 定义了三个整型常量，分别代表一周中的三天。空类型（Void Type）空类型用于指示没有类型或特定类型。 void: 常见于函数声明和指针中，如 void *ptr; 表示一个可以指向任何类型数据的指针。其他类型还有一些其他类型，虽然不那么常用，但在某些情况下也很重要。 _Bool: 这是一个标准的布尔类型，用来表示逻辑值 true 和 false。 wchar_t: 用于宽字符集，如Unicode字符。 size_t: 用于表示对象的大小，通常用于 sizeof 操作符。 ptrdiff_t: 用于表示两个指针之间的差值。数据类型的修饰符除了上述的基本类型外，C语言还允许使用一些修饰符来进一步限定数据类型： signed 和 unsigned: 分别表示有符号和无符号类型。 const: 表示变量的值在初始化后不可更改。 volatile: 表明变量可能会被外部因素改变。

Python编程速查表：快速提升编程水平 𐟓š Python编程语言速查表，助你快速掌握编程基础 𐟔 基础类型 (Base Types) 整数 (int): 有序序列，支持快速索引访问，值可重复。表示方法：十进制、二进制（0b开头）、八进制（0o开头）、十六进制（0x开头）。列表 (list): 有序序列，可修改，元素类型不限。定义：方括号[]内定义，支持切片、添加、删除等操作。元组 (tuple): 不可变序列，创建后不能修改。定义：圆括号()内定义，常用于存储相关值。浮点数 (float): 表示小数，有精度限制。布尔值 (bool): 只有两个值：True和False。字符串 (str): 有序字符序列，支持字符串操作。字节 (bytes): 有序字节序列，用于存储二进制数据。 𐟓栥™觱𛥞‹ (Container Types) 字典 (dict): 存储键值对，键必须是可哈希的，值类型不限。定义：花括号{}内定义，键值对用冒号:分隔。集合 (set): 无序不重复的元素集。定义：使用花括号{}或set()函数定义。 𐟒ᠥ˜量赋值与类型转换变量赋值：通过=操作符将值赋给变量。类型转换：使用内置函数如int(), float(), str(), bool()等进行类型转换。 𐟓 字符串操作字符串连接：使用+操作符。字符串格式化：使用.format()方法或格式化字符串字面量（f-strings）。 𐟔„ 控制流语句条件语句 (Conditional Statements): 使用if、elif、else进行条件控制。循环语句 (Loop Statements): 使用for进行序列遍历，使用while进行条件循环。循环控制: 使用break提前退出循环，使用continue跳过当前迭代。 𐟚蠥𜂥𘸥䄧† 使用try、except、finally进行错误处理。 𐟓 数学运算与数学模块基本数学运算符：+,-,*,/,//,%,**。数学函数：如sin(), cos(), sqrt()等，需要从math模块导入。 𐟓‚ 文件操作文件打开：使用open()函数。文件读写：使用read(), write(), readlines()等方法。文件关闭：使用close()方法或with语句自动管理。 𐟔砥‡𝦕𐥮š义与调用定义：使用def关键字定义函数。参数：可以有默认参数、可变参数、关键字参数。返回值：使用return语句返回值。 𐟓Š 序列操作列表：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse()。字典：keys(), values(), items(), get(), update()。集合：add(), remove(), discard(), union(), intersection(), difference() 𐟓– 这个大纲提供了Python的基础知识点，适合初学者快速查阅和学习。

A100与A800显卡全方位对比在探讨A100与A800的区别时，我们不得不提及它们的架构与核心设计。A100采用了NVIDIA Ampere架构，配备了80个SM单元，总共2048个CUDA核心，并支持第三代Tensor Core，专为深度学习任务设计，性能表现卓越。而A800则搭载了NVIDIA Pascal架构，拥有69个SM单元和1801个CUDA核心，支持第二代Tensor Core。在算力与精度方面，A100展现了其在多种精度下的卓越性能，如FP32、FP64、TF32和Bfloat16，其中Bfloat16的性能高达312 T FLOPS。相比之下，A800的算力相对较弱，尤其在双精、单精、半精等AI算力方面与A100有所差距，尽管其双精度算力与A100相同，但整体性能仍不及A100。在显存与带宽方面，A100配备了40GB、80GB或160GB的HBM2显存，NV Link带宽高达600GB/s。而A800则配备了40GB或80GB的GDDR6显存，NV Link带宽为400GB/s，相比A100降低了33%，这可能会在大模型训练时影响GPU卡间数据传输效率。在功耗与能效比方面，A100的功耗为400W，由于其先进的架构和技术，其在能效比方面表现更优。而A800的功耗为250W，虽然功耗较低，但整体能效比不及A100。最后，在应用场景上，A100适用于深度学习训练和推理、高性能计算、科学模拟、数据分析和机器学习等领域，是训练大型神经网络的理想选择。而A800则主要用于满足特定行业或地区的合规性要求，同样适用于高性能计算和数据中心应用，如数字内容创作、精密工程和科学研究等领域。

如何计算大模型所需的GPU内存？为大型语言模型提供服务需要大量的 GPU 内存资源。所需的内存量取决于模型的大小和复杂性、用于存储参数的数据类型以及所应用的任何优化（例如量化）。通过了解影响 GPU 内存需求的因素，开发人员可以做出明智的决策，了解如何部署 LLM 以实现最佳性能和效率。 𐟧 如何减少GPU内存需求？量化是一种通过将模型参数从较高精度格式（例如 float32）转换为较低精度格式（例如 float16 甚至更低）来降低模型参数精度的技术。这可以显著减少内存使用量，而不会对准确性产生重大影响。例如，在我们的 Llama 70B 示例中，使用 float16 精度而不是 float32 可以将内存需求减少一半（从每个参数 4 个字节减少到每个参数 2 个字节）。 𐟔 量化的作用是什么？量化技术可以通过使用更低精度的格式（如 INT8、INT4）进一步减少内存占用，但降低精度可能会影响输出的准确性。例如，与 FP16 相比，INT8 量化有时会导致准确度明显下降。评估模型在量化前后的性能至关重要。 𐟒𛠃PU的重要性尽管CPU虽然直接参与深度学习模型计算，但CPU需要提供大于模型训练吞吐的数据处理能力。比如，一台8卡NVIDIA V100的DGX服务器，训练ResNet-50 ImageNet图像分类的吞吐就达到8000张图像/秒，而扩展到16卡V100的DGX2服务器却没达到2倍的吞吐，说明这台DGX2服务器的CPU已经成为性能瓶颈了。理想情况下，模型计算吞吐随GPU数量线性增长，单GPU的合理CPU逻辑核心数分配可以直接线性扩展到多GPU上。

「用加法器改造Transformer」用高精度的整数加法器替换浮点张量的乘法操作，可以在消耗更少资源的情况下得到高的计算精度！Addition is all you need. 来自BitEnergy AI公司的一篇研究发现，大型神经网络的大部分计算都耗费在了浮点张量乘法上，对此，团队设计了一种新的算法，称为线性复杂度乘法（L-Mul）（图2），它可以通过整数加法器实现，而且比fp8乘法更精确、更高效。由于与整数加法运算相比，浮点数乘法需要更高的能量，因此在处理张量的硬件中应用L-Mul运算有可能减少浮点张量乘法 95% 的能量成本和点乘法 80% 的能量成本。团队首先计算了 L-Mul 的理论误差期望值，随后在实际的文本、图像和符合任务中对算法性能进行了测试。实验结果显示表明具有4位尾数的L-Mul算法可达到与float8 e4m3乘法相当的精度，而具有3位尾数的L-Mul算法则优于float8_e5m2。（图3）此外团队还在一些流行的基准上对算法进行了评估，结果显示直接将L-Mul应用于注意力机制几乎是无损的。在Transformer模型中，用3位尾数L-Mul代替所有浮点乘法，在微调和推理中实现了与使用float8_e4m3 作为累积精度相当的精度（图4）。论文：网页链接

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