FP16训练中的挑战（范围问题）

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参考文献

Mixed-Precision Training, Paulius Micikevicius, Sharan Narang, Jonah Alben, Gregory Diamos, Erich Elsen, David Garcia, Boris Ginsburg, Michael Houston, Oleksii Kuchaiev, Ganesh Venkatesh, Hao Wu, 2018 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1710.03740 - 介绍混合精度训练，详细说明FP16的范围问题（下溢/上溢）以及提出的损失缩放解决方案。
A New Standard for Mixed-Precision Training: bfloat16, Karen Young, David Patterson, Cliff Young, 2019 (Google AI Blog) - 解释BFloat16格式，强调其比FP16更宽的动态范围，直接解决混合精度训练中的下溢和上溢问题。
Computer Architecture: A Quantitative Approach, John L. Hennessy, David A. Patterson, 2017 (Morgan Kaufmann) - 一本基础教科书，完整解释浮点算术，包括IEEE 754标准、位分配以及FP16和FP32等各种格式的数值特性。
Automatic Mixed Precision for Deep Learning, PyTorch Documentation, 2024 - PyTorch官方指南，解释混合精度训练，包括框架级解决方案如torch.cuda.amp如何应对FP16带来的数值稳定性挑战。