步长精度的选择根据具体情况而定。对于数量较大、数据较为密集的场景，可以选择较小的步长精度，如128，以保证计算的准确性；而对于数据比较稀疏、计算量较大的场景，则可以选择相对较大的步长精度，如256，以提高计算效率。因此，在选择步长精度时，需要综合考虑数据量、数据稀疏程度和计算要求等因素，选择适合自己的步长精度。