Wie digitale Zahlenformate die Rechenleistung von Prozessoren und KI-Beschleunigern beeinflussen, bespricht Folge 2026/21 des Podcasts Bit-Rauschen.
Computer rechnen mit Nullen und Einsen, also im Dualsystem beziehungsweise Binärsystem. Zum Glück für uns Menschen verarbeiten sie trotzdem die für uns gewohnten Dezimalzahlen. Doch dabei wird klar: Computer müssen Dezimalzahlen in Binärzahlen umrechnen und wieder zurück.
Je kompakter sich Zahlen als Binärdaten darstellen lassen, desto schneller kann ein Rechenwerk sie verarbeiten. Riesige Zahlen lassen sich jedoch nicht beliebig klein eindampfen. Programmierer müssen deshalb die nötige Genauigkeit der Berechnung, die Verarbeitungsgeschwindigkeit und den Speicherbedarf in Einklang bringen.
Dazu können sie zwischen vielen verschiedenen Datentypen und Zahlenformaten wählen. Für ganze Zahlen gibt es den Typ Integer je nach Bedarf mit 8, 16 oder 32 Bit Länge. Wie die mechanische Registrierkasse beweist, erlaubt Integer auch das Rechnen mit Festkommazahlen, bei Geld etwa mit zwei Nachkommastellen. Für genauere Berechnungen nimmt man Gleitkommazahlen, die sogenannte wissenschaftliche Darstellung mit Mantisse und Exponent wie in 1,234 × 10² für 123,4.
Durch den KI-Boom kamen immer neue, hauptsächlich kompakte Zahlenformate auf. Sie sparen Speicherplatz für riesige KI-Modelle und lassen sich schneller verarbeiten. Der c’t-Redakteur Carsten Spille erklärt im Gespräch mit seinem Kollegen Christof Windeck die Besonderheiten von Datentypen wie BF16, INT8, MXFP4, FP64 und TF32. Das ist Folge 2026/21 von „Bit-Rauschen, der Prozessor-Podcast von c’t“.
Podcast Bit-Rauschen, Folge 2026/21 :
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(ciw)
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