在深度学习和计算机视觉领域中，FP16（半精度浮点数）、FP32（单精度浮点数）和INT8（8 位整数）是常见的数据类型或精度表示方式。它们在不同的场景下有各自的优势和用途。
- FP16（半精度浮点数）
- FP16 是一种占用存储空间较小的浮点数表示方法，用于在深度学习模型中减少模型参数和中间结果的存储需求，从而节省内存空间并提高计算效率。
- FP16 相比于 FP32 来说，精度稍低，但在某些情况下可以通过混合精度训练等技术来实现性能提升。
- FP32（单精度浮点数）
- FP32 是常见的浮点数表示方式，提供了更高的数值精度，适用于大多数深度学习模型的训练和推理过程。
- FP32 的精度比 FP16 高，但会占用更多的存储空间和计算资源。
- INT8（8 位整数）
- INT8 是使用更低精度的整数表示数据的一种方式，用于进一步减小模型的存储空间和加快计算速度。
- 使用 INT8 可以在一定程度上降低模型的计算复杂度，特别适用于部署在资源有限的设备上，如移动设备、嵌入式设备等。
从精度上来说: FP32 > FP16 > INT8
从内存占用上来说：INT8 < FP16 < FP32
