BF16，即bfloat16或Brain Floating Point 16-bit，是一种16位浮点数格式，主要用于深度学习和机器学习中的高效计算。它是由Google Brain开发的，旨在通过减少精度来降低计算功耗，同时保持足够的数值范围以支持深度学习任务。
BF16格式在IEEE 754标准中介于FP16和FP32之间。具体来说，BF16使用8位指数位和7位尾数位，而FP32使用8位指数位和23位尾数位。这种设计使得BF16在动态范围上与FP32相同，但精度较低。相比于FP16，BF16跳过了FP32尾数的最低16位，从而减少了精度损失。
BF16在深度学习中被广泛使用，因为它可以在保持与FP32相当的数值范围的同时提供更高的训练稳定性，并且其性能优于FP16。此外，BF16不需要支持FP32中的denormals（非规范化数），这进一步提高了计算效率。
总体而言，BF16是一种介于FP16和FP32之间的浮点数格式，旨在平衡精度和计算效率，特别适用于需要高效计算的深度学习应用
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