混合精度是机器学习中的一种技术，它在计算中同时使用 16 位和 32 位浮点类型，以提高深度学习模型的训练效率。通过利用每种精度类型的优势，混合精度可以加快计算速度，减少内存使用，同时又不会明显影响模型的准确性。
使用混合精度的主要动机是实现更快的训练和推理过程。深度学习模型，尤其是大型神经网络，需要大量的计算资源。混合精度可以
减少内存使用：将数据存储为 16 位浮点数所需的空间是 32 位浮点数的一半。这可以大大减少内存占用，从而可以在同一硬件上训练更大的批次或更复杂的模型。
加快计算速度：许多现代 GPU（如NVIDIA 的Tensor Cores）都针对 16 位运算进行了优化。因此，利用这种硬件优化，混合精度可以实现更快的计算速度。
能源效率：使用混合精度还能降低功耗，这对环保和设备寿命都有好处。
在实践中，混合精度是指将模型的权重保持在 32 位精度，以保持模型的准确性，同时将某些计算方面（如激活和梯度）转换为 16 位精度。损耗缩放通常用于防止因精度降低而可能出现的底溢出。
混合精度在涉及大型模型和数据集的各个领域（如自然语言处理和计算机视觉）中都非常重要。例如
自然语言处理（NLP）：像GPT-3和Transformer架构这样的大型语言模型可以从混合精度中大大获益，从而实现更高效的训练，而不会影响语言理解和生成所需的高精度。
计算机视觉：在物体检测等应用中，混合精度 Ultralytics YOLO的应用中，混合精度可以加快推理阶段的速度，这在实时处理场景（如自动驾驶汽车或监控系统）中至关重要。
混合精度经常与模型量化和模型剪枝等术语同时出现。虽然三者都旨在优化模型，但它们的方法却各不相同：
模型量化：将模型权重和计算转换为低位宽表示（如 8 位），以进一步减少内存和计算量，通常会对精度造成一定影响。
模型修剪：涉及删除神经网络的冗余部分，以缩小其规模并提高速度，通常需要重新训练以恢复准确性。
自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车中，混合精度可加快基于视觉的应用计算速度。例如，自动驾驶中的人工智能利用混合精度来有效处理复杂的环境感知，从而提高安全性和决策过程。
医疗保健中的图像分割：在医疗保健领域的人工智能应用中，混合精度也被用于 CT 扫描和核磁共振成像等医疗成像任务。它可以快速处理大型数据集，帮助进行实时诊断和治疗规划。
要实现混合精度，需要改变模型训练工作流程，通常需要使用为此设计的库和工具。框架，如 TensorFlow和 PyTorch等框架为混合精度提供内置支持，使其更容易集成到现有项目中。
有关使用混合精度等优化技术部署模型的实用指南，请参阅我们的Ultralytics HUB，那里有专为无缝模型开发定制的工具和资源。
