تنسيق الفاصلة العائمة بنصف الدقة

الدقة النصفية (وتُسمى أحيانًا FP16 أو float16 ) هي صيغة رقمية ثنائية للفاصلة العائمة تشغل 16 بت (بايتين في الحواسيب الحديثة) في ذاكرة الحاسوب . وهي مُخصصة لتخزين قيم الفاصلة العائمة في التطبيقات التي لا تتطلب دقة عالية، وخاصةً معالجة الصور والشبكات العصبية .

تتبع معظم الاستخدامات الحديثة معيار IEEE 754-2008 ، حيث يُشار إلى تنسيق الأساس 2 ذي 16 بت باسم binary16 ، ويستخدم الأس 5 بتات. ويمكن لهذا أن يعبر عن قيم في النطاق ±65504، مع كون القيمة الدنيا التي تزيد عن 1 هي 1 + 1/1024.

ظهرت عدة صيغ سابقة للأعداد العشرية ذات 16 بت، منها صيغة معالج الإشارات الرقمية HD61810 من هيتاشي عام 1982 (أس من 4 بتات وكسر من 12 بتًا)، ^{[ 1 ]} وأعلى 16 بتًا من عدد عشري ذي 32 بت (8 بتات للأس و7 بتات للكسر) يُسمى bfloat16 ، وصيغة WIF من توماس ج. سكوت عام 1991 (5 بتات للأس و10 بتات للكسر)، ^{[ 2 ]} ومعالج الرسومات Voodoo من 3dfx عام 1995 (وهو نفسه صيغة هيتاشي). ^{[ 3 ]}

كانت شركة ILM تبحث عن تنسيق صور قادر على التعامل مع نطاق ديناميكي واسع ، دون استهلاك موارد القرص الصلب والذاكرة اللازمة لأنظمة الفاصلة العائمة أحادية أو مزدوجة الدقة. ^{[ 4 ]} استخدم فريق التظليل القابل للبرمجة المُسرّع بالأجهزة، بقيادة جون آيري في شركة SGI (سيليكون غرافيكس)، نوع البيانات s10e5 في عام 1997 كجزء من مشروع تصميم "bali". وُصِف هذا النوع في ورقة بحثية نُشرت في مؤتمر SIGGRAPH 2000 ^{[ 5 ]} (انظر القسم 4.3)، ووُثِّق أيضًا في براءة الاختراع الأمريكية رقم 7518615. ^{[ 6 ]} وقد شاع استخدامه بفضل استخدامه في تنسيق الصور مفتوح المصدر OpenEXR .

قامت شركتا Nvidia و Microsoft بتعريف نوع البيانات النصفية في لغة Cg ، التي تم إصدارها في أوائل عام 2002، وقامتا بتنفيذها في السيليكون في GeForce FX ، التي تم إصدارها في أواخر عام 2002. ^{[ 7 ]} ومع ذلك، تم إسقاط دعم الأجهزة للنقطة العائمة 16 بت المعجلة لاحقًا بواسطة Nvidia قبل إعادة تقديمها في وحدة معالجة الرسومات المحمولة Tegra X1 في عام 2015.

يسمح امتداد F16C في عام 2012 لمعالجات x86 بتحويل الأعداد العشرية ذات الدقة النصفية من وإلى الأعداد العشرية ذات الدقة المفردة باستخدام تعليمات الآلة.

يحدد معيار IEEE 754 ^{[ 8 ]} أن binary16 له التنسيق التالي:

• بت الإشارة : 1 بت
• عرض الأس : 5 بتات
• دقة الجزء المهم : 11 بت (يتم تخزين 10 بت بشكل صريح)

تم وضع التنسيق على النحو التالي:

يُفترض أن يكون للتنسيق بتّ رئيسي ضمني بقيمة 1 ما لم يُخزّن حقل الأسّ بأصفار. وبالتالي، يظهر 10 بتات فقط من الجزء الكسري في تنسيق الذاكرة، لكن الدقة الإجمالية هي 11 بتًا. في مصطلحات IEEE 754، يوجد 10 بتات للجزء الكسري، لكن دقة الجزء الكسري هي 11 بتًا (log ₁₀ (2 ¹¹ ) ≈ 3.311 رقمًا عشريًا، أو 4 أرقام ± أقل بقليل من 5 خانات في الخانة الأخيرة ).

تدعم معالجات ARM (عبر بتة سجل التحكم في الفاصلة العائمة ) تنسيق "نصف الدقة البديل"، الذي يلغي الحالة الخاصة لقيمة الأس 31 (11111 ₂ ). ^{[ 9 ]} وهو مطابق تقريبًا لتنسيق IEEE، ولكنه لا يتضمن ترميزًا للقيم اللانهائية أو NaN؛ بدلاً من ذلك، يرمز الأس 31 إلى الأعداد المعيارية في النطاق من 65536 إلى 131008.

تُستخدم الدقة النصفية في العديد من بيئات رسومات الحاسوب لتخزين وحدات البكسل، بما في ذلك MATLAB وOpenEXR وJPEG XR وGIMP وOpenGL وVulkan وCg وDirect3D و D3DX . وتكمن ميزتها على الأعداد الصحيحة 8 بت أو 16 ^بت في ^أن النطاق الديناميكي الأوسع ^يسمح بالحفاظ على مزيد من التفاصيل في المناطق المضيئة والمظلمة للصور، ويتجنب تصحيح ^غاما . أما ميزتها على الأعداد العشرية أحادية الدقة 32 بت فهي أنها تتطلب ^نصف مساحة التخزين وعرض النطاق الترددي (على حساب الدقة والنطاق) ^.

يمكن أن تكون الدقة النصفية مفيدة لتكميم الشبكة . عادةً ما تُخزَّن بيانات الشبكة باستخدام أعداد عشرية أحادية الدقة 32 بت للرؤوس، ولكن في بعض الحالات، يُمكن تقليل الدقة إلى 16 بت فقط (نصف الدقة)، مما يتطلب نصف مساحة التخزين فقط على حساب بعض الدقة. كما يُمكن إجراء تكميم الشبكة بدقة ثابتة 8 بت أو 16 بت حسب المتطلبات. ^{[ 11 ]}

تستخدم الأجهزة والبرامج الخاصة بالتعلم الآلي والشبكات العصبية غالبًا حسابات نصف الدقة لتسريع العمليات الحسابية. في هذه التطبيقات، يُفضّل أحيانًا استخدام تنسيق bfloat16 المميز نظرًا لنطاقه الديناميكي الأوسع مقارنةً بنصف الدقة، ^{[ 12 ]} كما تُستخدم تنسيقات الفاصلة العائمة المتخصصة التي لا تتجاوز 8 بتات بشكل متزايد لتسريع بعض العمليات الحسابية.

إذا كانت المكونات المادية تحتوي على تعليمات لإجراء عمليات حسابية بنصف الدقة، فإنها غالبًا ما تكون أسرع من الدقة المفردة أو المزدوجة، وأحيانًا تصل سرعتها إلى أربعة أضعاف. بالإضافة إلى ذلك، إذا كان النظام يحتوي على تعليمات SIMD ، فغالبًا ما يمكن لتعليمات واحدة أن تعمل في وقت واحد على ضعف عدد القيم النصفية مقارنةً بالقيم العشرية. ^{[ 13 ]}

توفر لغات البرمجة Zig و Odin وغيرها دعمًا للدقة النصفية مع f16نوعها. ^{[ 14 ] [ 15 ]}

أضافت .NET 5 أرقام الفاصلة العائمة بنصف الدقة إلى System.Halfنوع المكتبة القياسية. ^{[ 16 ] [ 17 ]} اعتبارًا من 16 يوليو 2025  لا تحتوي أي لغة من لغات .NET (مثل C# و F# و Visual Basic و C++/CLI و C++/CX ) على قيم حرفية (مثلاً في C#، 1.0fيوجد نوع `has type` System.Singleأو 1.0m`has type` System.Decimal) أو كلمة مفتاحية لهذا النوع. ^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}

قدمت لغة Swift أرقام الفاصلة العائمة بنصف الدقة في الإصدار 5.3 باستخدام النوع ^{[ 21 ]}Float16 .

يدعم OpenCL أيضًا أرقام الفاصلة العائمة بنصف الدقة باستخدام نوع البيانات half على تنسيق تخزين IEEE 754-2008 بنصف الدقة. ^{[ 22 ]}

اعتبارًا من 31 مايو 2026  يعمل Rust حاليًا على إضافة f16نوع جديد للأعداد العشرية ذات الدقة النصفية 16 بت وفقًا لمعيار IEEE. ^{[ 23 ]}

توفر لغة جوليا دعمًا للأرقام العشرية ذات الدقة النصفية باستخدام Float16النوع. ^{[ 24 ]}

أدخلت لغة C++ خاصية الدقة النصفية منذ الإصدار C++23 مع النوع ^{[ 25 ]}std::float16_t . ويدعم GCC هذه الخاصية بالفعل. ^{[ 26 ]}

تدعم العديد من إصدارات بنية ARM الدقة النصفية. ^{[ 27 ]}

تم تحديد دعم التحويلات باستخدام الأعداد العشرية ذات الدقة النصفية في مجموعة تعليمات x86 في امتداد مجموعة تعليمات F16C ، الذي قدمته AMD لأول مرة في عام 2009 واعتمدته معالجات AMD وIntel على نطاق واسع بحلول عام 2012. وقد تم توسيع هذا الدعم لاحقًا ليشمل امتداد مجموعة تعليمات AVX-512_FP16 الذي تم تنفيذه في معالج Intel Sapphire Rapids . ^{[ 28 ]}

في معمارية RISC-V ، توفر Zfhالامتدادات دعمًا ماديًا للأعداد العشرية ذات الدقة النصفية 16 بت. ويُعد هذا الامتداد بديلاً بسيطًا لـ ^{[ 29 ]} .ZfhminZfhminZfh

في نظام Power ISA ، يوفر كل من VSX وامتداد SVP64 الذي لم تتم الموافقة عليه بعد، دعمًا ماديًا للأعداد العشرية ذات الدقة النصفية 16 بت بدءًا من PowerISA v3.1B والإصدارات الأحدث. ^{[ 30 ] [ 31 ]}

يُعد دعم الدقة النصفية على نظام IBM Z جزءًا من ميزة مساعدة معالجة الشبكات العصبية التي قدمتها IBM مع نظام Telum . وتشير IBM إلى بيانات الفاصلة العائمة ذات الدقة النصفية باسم NNP-Data-Type 1 (16 بت).

• تنسيق الفاصلة العائمة bfloat16 : تنسيق بديل للفاصلة العائمة 16 بت مع 8 بتات للأس و7 بتات للكسر العشري
• Minifloat : تنسيقات الفاصلة العائمة الصغيرة
• IEEE 754 : معيار IEEE للحسابات ذات الفاصلة العائمة (IEEE 754)
• ISO/IEC 10967 ، الحساب المستقل عن اللغة
• نوع البيانات الأولية
• تنسيق صورة RGBE
• ناقل إدارة الطاقة § تنسيق النقطة العائمة Linear11

• تنسيق النقطة العائمة 16 بت الموقع من Khronos Vulkan

• الأرقام العشرية الصغيرة (في دراسة استقصائية لتنسيقات الأرقام العشرية )
• موقع OpenEXR