Ⅰ 請問有辦法用16位來存0-20的浮點數嗎
CUDA7.5開始，支持16位浮點數的存儲和計算，添加了half和half2兩種數據類型，並內置了用來操作它們的函數。16位「半精度」浮點類型在應用程序中很有用，這些應用程序可以處理更大的數據集，也可以通過存儲和操作更低精度的數據來獲得性能。例如對一些規模比較大的神經網路模型來說，它們可能會受限於有限的GPU存儲；一些信號處理內核（signal processing kernels 如FFTs）受限於存儲的帶寬。
Ⅱ -367.425化成浮點數的二進製表示法
將原始數據進行整數化：
(-367.425)10*(2^8)10
=(-367.425)10*(256)10
=(-94060.8)10
>(-94061)10 //去掉小數，保留整數部分
=(-16F6D)16
=(-0001 0110 1111 0110 1101)2
=(-00010110111101101101)2
因為最初乘了256，即2的8次方，所以換算成二進制時應右移8位，去掉前導零，
即 (-101101111.01101101)2
半精度浮點數保存的位元組格式如下：
地址：+0 +1
內容：SEEE EEMM MMMM MMMM
根據IEEE浮點數的定義，將上述二進制數規格化：
(-367.425)10
>(-101101111.01101101)2
>-1.0110111101101101 * (2^8)
符號S為負，等於1 B；
指數EEEEE為8+16=24，等於11000 B；(半精度)
尾數為0110111101 B；(半精度)
合成後為
1 10011 01 1011 1101 (半精度) =1100 1101 1011 1101=CDBD H
Ⅲ 浮點型（float）數據類型的二進制數據格式
float在內存中的存儲遵循IEEE 754標准。在C/C++中，float類型佔4個位元組即32位 ， 這32位分成了3部分：
符號位：轉化成二進制後，第31位。 0代表正數，1代表負數
階碼：30-23位，轉化成規格化的二進制之後與127之和
尾數：22-0位
例如：13.625在內存中的存儲
首先將13.625轉化成二進制
整數部分除2取余，直到商為0停止 。最後讀數時，從最後一個余數讀起，一直到最前面的一個余數。所以13的二進制為 1101
小數部分乘2取整，然後從前往後讀。
0.625*2 = 1.25 取整 1
0.25*2 = 0.5 取整 0
0.5*2 = 1 取整 1
所以小數部分的二進制 101
然後將 1101.101的小數點向左移至小數點前只有一個1，即左移3位 。
階碼就是3+127 = 130 即:1000 0010
符號位：0
尾數 ：因為小數點前必為一，所以記錄小數點後面的數即可 101101
0100 0001 0101 1010 0000 0000 0000 0000
轉換成16進制後為 41 5A 00 00
Ⅳ -367.425化成浮點數的二進製表示法
將原始數據進行整數化：
(-367.425)10*(2^8)10
=(-367.425)10*(256)10
=(-94060.8)10
>(-94061)10
//去掉小數，保留整數部分
=(-16F6D)16
=(-0001
0110
1111
0110
1101)2
=(-00010110111101101101)2
因為最初乘了256，即2的8次方，所以換算成二進制時應右移8位，去掉前導零，
即
(-101101111.01101101)2
半精度浮點數保存的位元組格式如下：
地址：+0
+1
內容：SEEE
EEMM
MMMM
MMMM
根據IEEE浮點數的定義，將上述二進制數規格化：
(-367.425)10
>(-101101111.01101101)2
>-1.0110111101101101
*
(2^8)
符號S為負，等於1
B；
指數EEEEE為8+16=24，等於11000
B；(半精度)
尾數為0110111101
B；(半精度)
合成後為
1
10011
01
1011
1101
(半精度)
=1100
1101
1011
1101=CDBD
H
Ⅳ (-0.1101)是個二進制數，用IEEE 754短實數浮點格式表示！
半精度浮點數保存的位元組格式如下：
地址：+0 +1
內容：SEEE EEMM MMMM MMMM
根據IEEE浮點數的定義，將上述二進制數規格化：
(-0.1101)2
>-1.101 * (2^-1)
符號S為負，等於1 B；
指數EEEEE為-1+16=15，等於01111 B；(半精度)
尾數為1010000000 B；(半精度)
合成後為
1 01111 10 1000 0000 (半精度) =BE80 H
Ⅵ 您好，請問c語言中如何定義半精度浮點型，float16
C中沒有float16數據類型。
float16類型在深度學習領域CNN的模型壓縮，加速推理中常用，因為float32太占空間了。
在numpy中：
float16 半精度浮點數，包括：1 個符號位，5 個指數位，10 個尾數位
float32 單精度浮點數，包括：1 個符號位，8 個指數位，23 個尾數位
float64 雙精度浮點數，包括：1 個符號位，11 個指數位，52 個尾數位
但是在一些晶元相關推理框架（c/c++實現）中確實有float16，還不清楚其怎麼實現的。
Ⅶ 請問浮點型數據在計算機是怎麼存儲的
摘要 對於浮點類型的數據採用單精度類型（float）和雙精度類型(double)來存儲，float數據佔用32bit，double數據佔用64bit。
Ⅷ 請問浮點型數據在計算機是怎麼存儲的
對於浮點類型的數據採用單精度類型（float）和雙精度類型(double)來存儲，float數據佔用32bit，double數據佔用64bit。
無論是單精度還是雙精度在存儲中都分為三個部分：
1、符號位(Sign) : 0代表正，1代表為負。
2、指數位（Exponent）：用於存儲科學計數法中的指數數據，並且採用移位存儲。
3、尾數部分（Mantissa）：尾數部分。
(8)半精度浮點存儲格式擴展閱讀
實型變數分為兩類：單精度型和雙精度型，
其類型說明符為float 單精度說明符，double
雙精度說明符。在Turbo
C中單精度型佔4個位元組（32位）內存空間，其數值范圍為3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效數字。
雙精度型佔8
個位元組（64位）內存空間，其數值范圍為1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效數字。
實型變數說明的格式和書寫規則與整型相同。
例如： float x,y; (x,y為單精度實型量)
double a,b,c; (a,b,c為雙精度實型量)
實型常數不分單、雙精度，都按雙精度double型處理。
Ⅸ 浮點數格式是什麼
為便於軟體的移植，浮點數的表示格式應該有統一標准（定義）。1985年IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）提出了IEEE754標准。該標准規定基數為2，階碼E用移碼表示，尾數M用原碼表示，根據原碼的規格化方法，最高數字位總是1，該標准將這個1預設存儲，使得尾數表示範圍比實際存儲的一位。實數 的IEEE754標準的浮點數格式為：
具體有三種形式：
IEEE754三種浮點數的格式參數
類型 存儲位數 偏移值
數符(s) 階碼(E) 尾數(M) 總位數 十六進制 十進制
短實數(Single,Float) 1位 8位 23位 32位 0x7FH +127
長實數(Double) 1位 11 位 52位 64位 0x3FFH +1023
臨時實數(延伸雙精確度,不常用) 1位 15位 64位 80位 0x3FFFH +16383
對於階碼為0或為255（2047）的情況，IEEE有特殊的規定：
如果 E 是0 並且 M 是0，這個數±0（和符號位相關） 如果 E = 2 �6�1 1 並且 M 是0，這個數是 ±無窮大（同樣和符號位相關） 如果 E = 2 �6�1 1 並且 M 非0，這個數表示為不是一個數（NaN）。
標准浮點數的存儲在尾數中隱含存儲著一個1，因此在計算尾數的真值時比一般形式要多一個整數1。對於階碼E的存儲形式因為是127的偏移，所以在計算其移碼時與人們熟悉的128偏移不一樣，正數的值比用128偏移求得的少1，負數的值多1，為避免計算錯誤，方便理解，常將E當成二進制真值進行存儲。例如：將數值-0.5按IEEE754單精度格式存儲，先將-0.5換成二進制並寫成標准形式：-0.510=-0.12=-1.0×2-12，這里s=1，M為全0，E-127=-1，E=12610=011111102，則存儲形式為：
1 01111110 000000000000000000000000=BE00000016
這里不同的下標代表不同的進制。
公式
在單精度時：
V=(-1)^s*2^(E-126)*M
在雙精度時：
V=(-1)^s*2^(E-1022)*M