BF16（BFloat16）是一种16位浮点数格式，专为深度学习和人工智能计算设计，由Google Brain团队提出并广泛应用于TPU（Tensor Processing Unit）等硬件中。BF16的结构包括1位符号位、8位指数位和7位尾数位，总位数为16位。与传统的FP32（32位浮点数）相比，BF16的精度较低（7位尾数位），但其指数位与FP32相同，因此具有与FP32相似的动态范围，能够表示较大的数值范围（约1e-38到3e38）。
BF16的主要优势在于其高计算效率和低内存占用。由于其16位的位宽，BF16在硬件上处理速度更快，内存占用仅为FP32的一半，适合大规模深度学习模型的训练和推理。此外，BF16在深度学习中被广泛采用，因为它能够在保持一定精度的同时，显著降低计算和能耗。
然而，BF16的精度较低，可能影响某些对精度要求极高的任务。尽管如此，BF16在许多深度学习任务中表现出色，尤其是在大型模型训练中，能够减少梯度或激活值溢出的风险，提高训练稳定性。BF16已被广泛支持于多种硬件平台，包括Google TPU、NVIDIA A100、Intel Xeon等。
BF16是一种在深度学习和人工智能领域中广泛应用的高效浮点数格式，通过平衡精度与效率，为大规模计算提供了重要的技术支持
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