FP16量化（Half Precision Floating Point Quantization）是一种深度学习模型优化技术，通过使用16位半精度浮点数（FP16）替代32位单精度浮点数（FP32）来表示神经网络的权重和激活值，从而显著降低模型的内存占用和计算开销，同时可能带来轻微的精度损失，但通过合理设计可控制在可接受范围内。
在AI产品开发的实际落地中，FP16量化被广泛应用于资源受限场景如移动端设备、边缘计算和实时推理系统，它能大幅提升推理速度并减少功耗，使得模型在智能手机、IoT设备或嵌入式硬件上高效运行，例如加速图像识别或语音处理任务；开发者需结合混合精度训练等技术优化精度-效率平衡，推动AI产品在成本敏感环境中的广泛部署。
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