开发者论坛

全部回复

LV.1 #12 亲自说话回复

学习啦

2021-06-08 08:51:48 1| 回复
LV.3 #11 洛北回复

学习学习

2020-10-09 14:19:31 0| 回复
LV.1 #10 武力全开回复

代码贴一下吧，怎么复现？

2020-08-31 00:43:36 0| 回复
LV.3 #9 洛北回复

签到打卡学习

2020-07-01 15:29:53 0| 回复
LV.2 #8 希望回复

可以试着把精度损失较多的运算（比如除法）临时换成float

2020-06-22 16:14:09 0| 回复
LV.2 #7 [版主]liujing回复

半精度浮点数可以表示的范围十分有限，尤其是小数位数较大的情况精度损失会比较严重。常⻅的精度损失情况为⼤数吃⼩数，⽐如 half 中 1000 + 0.5 = 1000，可以检查算法中是否有这样的情况，避免类似的运算。如果算法中有累加计算，可以通过将数字两两相加的⽅法，来避免相加数之间差距过⼤，从⽽有效避免⼤数吃⼩数的现象出现；也可以采⽤ Kahan 求和算法来获得更为精确的结果。如果上述方法无法解决，也可以尝试使用单精度浮点数来运算，但是mlu的单精度浮点的计算单元要少于半精度浮点，计算效率会偏低。

2020-06-05 11:45:35 0| 回复

LV.1 #6 w3jc回复

#4g824718114 回复

我直接把(x-y)的结果相乘了z次，在z=2的时候误差很小，但是half类型数据有比较大的舍入误差，这个误差会随z的增加而累积吧[图片]

展开

能不能转成float再计算？

2020-06-02 15:51:47 0| 回复

LV.5 #5 goodchong回复

恭喜你发现了本课程的隐藏关卡！谢谢您提出了一个很有价值的问题。我们鼓励大家给出新的解法。
（未来如果没有同学给出的话，小寒来公布参考答案~）

2020-06-01 17:47:59 0| 回复
LV.2 #4 g824718114回复

我直接把(x-y)的结果相乘了z次，在z=2的时候误差很小，但是half类型数据有比较大的舍入误差，这个误差会随z的增加而累积吧

2020-05-30 11:11:18 1| 回复
LV.2 #3 g824718114回复
#1w3jc 回复
小伙子一看就是想拿100啊[图片]
^_^
2020-05-30 11:06:13 0| 回复
LV.5 #2 goodchong回复

您可以把算法讲讲，大家来出出主意。有童鞋能给出牛逼优化方案的话，我们回加精，奖励积分等等的哦！

2020-05-29 11:48:15 0| 回复
LV.1 #1 w3jc回复

小伙子一看就是想拿100啊

2020-05-29 11:08:33 0| 回复

请登录后评论