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4.1 数值表示与精度损失 4.1 数值表示与精度损失：低精度推理的数学地基与工程边界 当我们谈论TensorRT加速推理时，常有人将它想象成一台高速运转的精密引擎——CUDA核心是活塞，张量核是曲轴，内存带宽是供油管路。但若追问一句：这台引擎真正燃烧的“燃料”是什么？答案并非数据本身，而是数据在硬件中被如何编码、解释与运算的数值语义。FP32浮点数不是“真实数字”的复刻，INT8整数亦非粗暴的截断；… 会员。《4.1 数值表示与精度损失》收录于灏天文库文集《TensorRT加速推理》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

来源：灏天文库

原文： https://aiknowledge.cn/collection/852-tensorrt%E5%8A%A0%E9%80%9F%E6%8E%A8%E7%90%86

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