一句话核心
半精计算，就是一种“牺牲一点点精确度，来换取巨大计算速度和节能提升”的计算方法。
它就像我们日常生活中“估算”一样。
详细通俗解释
1. 什么是“精度”？
想象一下你要测量一根头丝的直径：
- 用游标卡尺（高精度）：你可以量出它是 0.075 毫米。这个数字非常精确，但测量起来比较费时。
- 用普通的直尺（低精度）：你只能看出它比0.1毫米细，但读不出具体小数。测量速度很快，但不够精确。
在计算机里，数字也不是无限精确的。它们用不同长度的“格子”来存储，这个“格子”的位数就是精度。
- 高精度（如FP64/FP32）：格子长，能表示的数字范围大、小数位多，非常精确，但计算起来耗时耗电。
- 低精度（如FP16/BF16）：格子短，能表示的数字范围小、小数位少，没那么精确，但计算起来飞快、非常省电。
半精计算，通常指的就是使用 FP16 或 BF16 这种“短格子”格式进行计算。
2. 为什么要在AI领域使用半精计算？
这完全是由AI（尤其是深度学习）的工作性质决定的。
- AI模型不怕“小误差”：训练一个AI识别猫的图片，偶尔把一张猫图判断为99.5%是猫（高精度结果）和99%是猫（半精度结果），对最终模型的学习能力几乎没有影响。整个学习过程是统计性和容错性的，它关注的是宏观趋势，而不是某个具体数字的极致精确。
- 速度与容量翻倍好处：
- 计算速度更快：对硬件来说，处理“短格子”的数字比处理“长格子”的数字要快得多。使用半精度，计算速度通常可以有数倍的提升。
- 能耗更低：计算简单了，自然就更省电。
- 显存占用减半：一个半精度数字所占用的内存空间只有一个全精度数字的一半。这意味着：
- 同样大小的显存，可以装入两倍大的模型或两倍多的训练数据。
- 数据传输的带宽压力也变小了，进一步加快了整体速度。
3. 一个生动的比喻
建造一座大桥（好比训练一个AI模型）：
- 全精计算（FP32）：就像要求工人用游标卡尺去测量每一颗螺丝、每一根钢梁。结果极其精确，大桥绝对安全，但工期会非常漫长，成本极高。
- 半精计算（FP16）：就像允许工人用高精度的卷尺去测量。对于造桥来说，卷尺的精度已经完全足够保证安全和质量了，但施工速度却大大加快，成本也显著降低。
在AI造“桥”中，半精计算这把“卷尺”的精度已经完全够用了。
总结与关联
比如 H100 GPU，它的 Transformer Engine 的核心魔法之一，就是智能地、动态地在训练和推理过程中使用半精计算（特别是最新的FP8格式），在保证模型效果不大幅下降的前提下，将计算速度和效率推向极致。
所以，半精计算是现代AI爆发式发展背后不可或缺的关键技术之一，它让训练庞大的模型（如GPT-4）在时间和成本上变得可行。
