Ⅰ 请问有办法用16位来存0-20的浮点数吗
CUDA7.5开始，支持16位浮点数的存储和计算，添加了half和half2两种数据类型，并内置了用来操作它们的函数。16位“半精度”浮点类型在应用程序中很有用，这些应用程序可以处理更大的数据集，也可以通过存储和操作更低精度的数据来获得性能。例如对一些规模比较大的神经网络模型来说，它们可能会受限于有限的GPU存储；一些信号处理内核（signal processing kernels 如FFTs）受限于存储的带宽。
Ⅱ -367.425化成浮点数的二进制表示法
将原始数据进行整数化：
(-367.425)10*(2^8)10
=(-367.425)10*(256)10
=(-94060.8)10
>(-94061)10 //去掉小数，保留整数部分
=(-16F6D)16
=(-0001 0110 1111 0110 1101)2
=(-00010110111101101101)2
因为最初乘了256，即2的8次方，所以换算成二进制时应右移8位，去掉前导零，
即 (-101101111.01101101)2
半精度浮点数保存的字节格式如下：
地址：+0 +1
内容：SEEE EEMM MMMM MMMM
根据IEEE浮点数的定义，将上述二进制数规格化：
(-367.425)10
>(-101101111.01101101)2
>-1.0110111101101101 * (2^8)
符号S为负，等于1 B；
指数EEEEE为8+16=24，等于11000 B；(半精度)
尾数为0110111101 B；(半精度)
合成后为
1 10011 01 1011 1101 (半精度) =1100 1101 1011 1101=CDBD H
Ⅲ 浮点型（float）数据类型的二进制数据格式
float在内存中的存储遵循IEEE 754标准。在C/C++中，float类型占4个字节即32位 ， 这32位分成了3部分：
符号位：转化成二进制后，第31位。 0代表正数，1代表负数
阶码：30-23位，转化成规格化的二进制之后与127之和
尾数：22-0位
例如：13.625在内存中的存储
首先将13.625转化成二进制
整数部分除2取余，直到商为0停止 。最后读数时，从最后一个余数读起，一直到最前面的一个余数。所以13的二进制为 1101
小数部分乘2取整，然后从前往后读。
0.625*2 = 1.25 取整 1
0.25*2 = 0.5 取整 0
0.5*2 = 1 取整 1
所以小数部分的二进制 101
然后将 1101.101的小数点向左移至小数点前只有一个1，即左移3位 。
阶码就是3+127 = 130 即:1000 0010
符号位：0
尾数 ：因为小数点前必为一，所以记录小数点后面的数即可 101101
0100 0001 0101 1010 0000 0000 0000 0000
转换成16进制后为 41 5A 00 00
Ⅳ -367.425化成浮点数的二进制表示法
将原始数据进行整数化：
(-367.425)10*(2^8)10
=(-367.425)10*(256)10
=(-94060.8)10
>(-94061)10
//去掉小数，保留整数部分
=(-16F6D)16
=(-0001
0110
1111
0110
1101)2
=(-00010110111101101101)2
因为最初乘了256，即2的8次方，所以换算成二进制时应右移8位，去掉前导零，
即
(-101101111.01101101)2
半精度浮点数保存的字节格式如下：
地址：+0
+1
内容：SEEE
EEMM
MMMM
MMMM
根据IEEE浮点数的定义，将上述二进制数规格化：
(-367.425)10
>(-101101111.01101101)2
>-1.0110111101101101
*
(2^8)
符号S为负，等于1
B；
指数EEEEE为8+16=24，等于11000
B；(半精度)
尾数为0110111101
B；(半精度)
合成后为
1
10011
01
1011
1101
(半精度)
=1100
1101
1011
1101=CDBD
H
Ⅳ (-0.1101)是个二进制数，用IEEE 754短实数浮点格式表示！
半精度浮点数保存的字节格式如下：
地址：+0 +1
内容：SEEE EEMM MMMM MMMM
根据IEEE浮点数的定义，将上述二进制数规格化：
(-0.1101)2
>-1.101 * (2^-1)
符号S为负，等于1 B；
指数EEEEE为-1+16=15，等于01111 B；(半精度)
尾数为1010000000 B；(半精度)
合成后为
1 01111 10 1000 0000 (半精度) =BE80 H
Ⅵ 您好，请问c语言中如何定义半精度浮点型，float16
C中没有float16数据类型。
float16类型在深度学习领域CNN的模型压缩，加速推理中常用，因为float32太占空间了。
在numpy中：
float16 半精度浮点数，包括：1 个符号位，5 个指数位，10 个尾数位
float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位
float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位
但是在一些芯片相关推理框架（c/c++实现）中确实有float16，还不清楚其怎么实现的。
Ⅶ 请问浮点型数据在计算机是怎么存储的
摘要 对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit，double数据占用64bit。
Ⅷ 请问浮点型数据在计算机是怎么存储的
对于浮点类型的数据采用单精度类型（float）和双精度类型(double)来存储，float数据占用32bit，double数据占用64bit。
无论是单精度还是双精度在存储中都分为三个部分：
1、符号位(Sign) : 0代表正，1代表为负。
2、指数位（Exponent）：用于存储科学计数法中的指数数据，并且采用移位存储。
3、尾数部分（Mantissa）：尾数部分。
(8)半精度浮点存储格式扩展阅读
实型变量分为两类：单精度型和双精度型，
其类型说明符为float 单精度说明符，double
双精度说明符。在Turbo
C中单精度型占4个字节（32位）内存空间，其数值范围为3.4E-38～3.4E+38，只能提供七位有效数字。
双精度型占8
个字节（64位）内存空间，其数值范围为1.7E-308～1.7E+308，可提供16位有效数字。
实型变量说明的格式和书写规则与整型相同。
例如： float x,y; (x,y为单精度实型量)
double a,b,c; (a,b,c为双精度实型量)
实型常数不分单、双精度，都按双精度double型处理。
Ⅸ 浮点数格式是什么
为便于软件的移植，浮点数的表示格式应该有统一标准（定义）。1985年IEEE（Institute of Electrical and Electronics Engineers）提出了IEEE754标准。该标准规定基数为2，阶码E用移码表示，尾数M用原码表示，根据原码的规格化方法，最高数字位总是1，该标准将这个1缺省存储，使得尾数表示范围比实际存储的一位。实数 的IEEE754标准的浮点数格式为：
具体有三种形式：
IEEE754三种浮点数的格式参数
类型 存储位数 偏移值
数符(s) 阶码(E) 尾数(M) 总位数 十六进制 十进制
短实数(Single,Float) 1位 8位 23位 32位 0x7FH +127
长实数(Double) 1位 11 位 52位 64位 0x3FFH +1023
临时实数(延伸双精确度,不常用) 1位 15位 64位 80位 0x3FFFH +16383
对于阶码为0或为255（2047）的情况，IEEE有特殊的规定：
如果 E 是0 并且 M 是0，这个数±0（和符号位相关） 如果 E = 2 �6�1 1 并且 M 是0，这个数是 ±无穷大（同样和符号位相关） 如果 E = 2 �6�1 1 并且 M 非0，这个数表示为不是一个数（NaN）。
标准浮点数的存储在尾数中隐含存储着一个1，因此在计算尾数的真值时比一般形式要多一个整数1。对于阶码E的存储形式因为是127的偏移，所以在计算其移码时与人们熟悉的128偏移不一样，正数的值比用128偏移求得的少1，负数的值多1，为避免计算错误，方便理解，常将E当成二进制真值进行存储。例如：将数值-0.5按IEEE754单精度格式存储，先将-0.5换成二进制并写成标准形式：-0.510=-0.12=-1.0×2-12，这里s=1，M为全0，E-127=-1，E=12610=011111102，则存储形式为：
1 01111110 000000000000000000000000=BE00000016
这里不同的下标代表不同的进制。
公式
在单精度时：
V=(-1)^s*2^(E-126)*M
在双精度时：
V=(-1)^s*2^(E-1022)*M