fp16

FP16（16位浮点数）在AI领域已从训练推理的主流格式，逐渐演变为在多场景中平衡精度与效率的关键技术。近期进展显示，FP16的优化应用正从单一精度压缩扩展到与内存映射（mmap）、量化推理及因果发现等方向结合。

当前焦点在于FP16在低资源部署与高吞吐场景下的平衡，以及如何与量化、因果分析等技术协同。未来可观察FP16在高效推理与内存压缩中的标准化进程，以及其与更低精度格式的融合策略。