混合精度训练是一种在深度学习模型训练中结合使用不同精度的浮点数（如半精度FP16和单精度FP32）的技术，旨在通过FP16的计算速度优势加速训练过程，同时利用FP32维护关键权重和梯度以避免数值不稳定问题，从而在显著减少内存占用和计算时间的同时保持模型精度。
在AI产品开发实践中，混合精度训练已成为训练大型模型（如自然语言处理或计算机视觉系统）的核心优化手段，它能帮助产品团队在有限资源下高效训练更复杂模型，缩短开发周期并降低云服务成本。主流框架如TensorFlow和PyTorch均已内置此功能，便于快速集成到产品工作流中。
延伸阅读推荐：对于技术细节的深入探讨，可参考Paulius Micikevicius等人于2018年在ICLR发表的论文「Mixed Precision Training」。
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