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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