当下做AI基本都用float16进行推理，目前用的比较多的还有bfloat16, 这里我们只讨论float16的这个数据类型。float16有个优点是大部分的GPU或者部分CPU支持float16的计算，速度快于float32, 此外显存或者内存也可以减少一半，基于这个特点，所以有必要彻底弄清楚float16。

• float32
  float32就是我们日常说的float，一共四个字节，32个bit位，下面是125.5的bit分布。置于是怎么算的可以参考浮点数计算方法
  
• float16
  float16也称为本精度，一共两个字节，16个bit位。IEEE规定的格式是下面这种，一个符号位，5个指数，10个尾数（计算和float32原理一样，也是11位，有一个隐式位）。参考wiki
  
  这里简单给一些demo计算:
  测试一、

flaot16: 0 01111 0000000000
sign = 0
exponent = 15
fraction (二进制)= 1.0000000000
可以看到移动位数=exponent-15=0, 所以fraction的小数点不需要浮动，结果就是1

测试二、

flaot16: 0 01101 0101010101
sign = 0
exponent = 13
fraction (二进制)= 1.0101010101
可以看到移动位数=exponent-15= -2, 所以fraction的小数点需要往左浮动2位，fraction就编程了0.010101010101，计算结果为pow(2, -2) + pow(2, -4) + pow(2, -6)+pow(2, -8) + pow(2, -10)+ pow(2, -12) ≈ 0.333252

我们知道在C++上没有float16这个数据类型，16bit的数据类型只有uint16_t这个基础类型，所以fp32转成fp16的话需要用uint16_t或者unsigned short来当容器。流程就把fp32的整数部分转为二进制，小数部分转为二进制，算出小数点浮动的位置。
举例：

float:0.333252
转成二进制为：0.010101010101…
可以知道往左浮动了2位，所以exponent=13, 对应二进制为01101
float16:0 01101 0101010101
这是一个粗略的想法，其实还要考虑各种数值范围什么的，考虑到比较麻烦，这里有一些存在的api：

#include#includeint main()
{float f32;
    unsigned short f16;
    f32 = 3.14159265358979323846;
    f16 = _cvtss_sh(f32, 0);
    std::cout<< f32<< std::endl;
    f32 = _cvtsh_ss(f16);
    std::cout<< f32<< std::endl;
    return 0;
}

g++ -march=native a.cpp
在这里_cvtss_sh函数就可以把float32转为float16。如果我们想看看fp16里面是不是符合预期，可以自己打印出来看看，工具函数如下：

void show(int num)
{stacks;
        for(int i=0; is.push(num&1);
                num >>= 1;
        }
        for(int i=0; i<32; i++)
        {int tmp = s.top();
                s.pop();
                cout<float f;
        int i;
        uint16_t ih;
};

int main()
{Bits bit;
    float f32;
    uint16_t f16;
    f32 = 3.14159265358979323846;
    bit.f = f32;
    show(bit.i);
    f16 = _cvtss_sh(f32, 0);
    std::cout<< f32<< std::endl;
    bit.i = 0;
    bit.ih = f16;
    show(bit.i);
    f32 = _cvtsh_ss(f16);
    std::cout<< f16<< std::endl;
     return 0;
}

在cuda中，也有针对host端给出的float16定义，不过类型名叫做half， 用户可以直接利用该类型：

#include#includeint main()
{ half h_num = 0.234567f;
     h_num = h_num * 2;//实现了一些基础算子
     //h_num *= 2; 没有实现*=这个操作符
     cout<

explicit float16(float val) {//构造函数
#if defined(__cuda__) 
    half tmp = __float2half(val);
    x = *reinterpret_cast(&tmp);
// arm给的实现方式
#elif defined(__arm__)
    float32x4_t tmp = vld1q_dup_f32(&val);
    float16_t res = vget_lane_f16(vcvt_f16_f32(tmp), 0);
    x = *reinterpret_cast(&res);

#elif defined(__x86__)
    x = _cvtss_sh(val, 0);

#else
    // Conversion routine adapted from
    // http://stackoverflow.com/questions/1659440/32-bit-to-16-bit-floating-point-conversion
    Bits v, s;
    v.f = val;
    uint32_t sign = v.si & sigN;
    v.si ^= sign;
    sign >>= shiftSign;  // logical shift
    s.si = mulN;
    s.si = s.f * v.f;  // correct subnormals
    v.si ^= (s.si ^ v.si) & -(minN >v.si);
    v.si ^= (infN ^ v.si) & -((infN >v.si) & (v.si >maxN));
    v.si ^= (nanN ^ v.si) & -((nanN >v.si) & (v.si >infN));
    v.ui >>= shift;  // logical shift
    v.si ^= ((v.si - maxD) ^ v.si) & -(v.si >maxC);
    v.si ^= ((v.si - minD) ^ v.si) & -(v.si >subC);
    x = v.ui | sign;
#endif
  }