FP16浮点数（E5M10）的表示范围 FP16模型的训练方法 Int8模型的推断过程 2 TensorFlow的FP16模型 实数的16-bit半精度浮点数和8-bit定点数表示 使用低精度的意义 TensorCores适用条件 1. 卷积：K（输入通道），C（输出通道） 2. 通用矩阵乘法（GEMM）：MxK，KxN，（M，N，K） FP16: 大小为8x Int8: 大小为16x 如果FP32要使用，可以设置（内部转为FP16）：