BF16

bfloat16（Brain Floating Point）是一种计算机数字格式，占用16位计算机内存。它通过使用浮点基数表示广泛的数值动态范围。这种格式是32位IEEE 754单精度浮点格式（binary32）的截断（16位）版本，旨在加速机器学习和近传感器计算。它保留了32位浮点数的大致动态范围，保留了8位指数位，但只支持8位精度，而不是binary32格式的24位尾数。bfloat16数字对于整数计算的适用性比32位单精度浮点数更差，但这并非它们的预期用途。bfloat16用于减少机器学习算法的存储需求并提高计算速度。

bfloat16格式由Google Brain开发，这是Google的人工智能研究小组。它被用于Intel AI处理器，如Nervana NNP-L1000，Xeon处理器（AVX-512 BF16扩展），Intel FPGA，Google Cloud TPUs和TensorFlow。在这些平台上，bfloat16也可能用于混合精度算术，其中bfloat16数字可能被操作并扩展到更宽的数据类型。

bfloat16具有以下格式：

bfloat16格式，作为截断的IEEE 754单精度32位浮点数，允许快速转换为和从IEEE 754单精度32位浮点数；在转换为bfloat16格式时，指数位被保留，而尾数字段可以通过截断（因此对应于向0舍入）来减少，忽略NaN特殊情况。保留指数位保持了32位浮点数的范围，约为10^-38到约3×10^38。

总的来说，bfloat16是一种特殊的浮点数格式，旨在在保持较大数值范围的同时，减少存储和计算的复杂性。这使得它在需要大量计算但不需要高精度的应用，如深度学习，中非常有用。

Nvidia 显卡支持

NVIDIA 的 Tensor Cores 支持多种数据格式，包括 bfloat16。以下是 NVIDIA 显卡中支持 bfloat16 的一些型号：

  1. NVIDIA H100 Tensor Cores：这是 NVIDIA 的第四代 Tensor Cores，使用了新的 8 位浮点精度 (FP8) 来提供比 FP16 更高的性能，用于训练万亿参数模型。此外，Hopper Tensor Cores 还支持 TF32、FP64、FP16、和 INT8 精度，为所有工作负载提供了最高的加速。

  2. NVIDIA Ampere Tensor Cores：这是 NVIDIA 的第三代 Tensor Cores，引入了新的精度 TF32 和 FP64，以加速和简化 AI 的采用，并将 Tensor Cores 的力量扩展到 HPC。此外，这些 Tensor Cores 还支持 bfloat16、INT8、和 INT4，使得这些 Tensor Cores 成为 AI 训练和推理的非常多功能的加速器。

  3. NVIDIA Turing Tensor Cores：这是 NVIDIA 的第二代 Tensor Cores，为高效的 AI 推理提供多精度计算。Turing Tensor Cores 提供了从 FP32 到 FP16 到 INT8，以及 INT4 的一系列精度，相比于 NVIDIA Pascal™ GPUs 提供了巨大的性能提升。

  4. NVIDIA Volta Tensor Cores：这是 NVIDIA 的第一代 Tensor Cores，专为深度学习设计，提供混合精度矩阵乘法的突破性性能。这个关键能力使得 Volta 能够在训练和推理上比 Pascal 提供 3X 的性能提升。

请注意，具体的支持可能会因具体的 GPU 型号和驱动版本而异。为了获取最准确的信息，建议您查阅 NVIDIA 的官方文档或联系 NVIDIA 的客户支持。

本文作者：Maeiee

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