「驱动之家」ARM下代处理器架构将支持BFloat16指令集 AI性能暴增数倍
深度学习、AI人工智能等技术正在成为各大处理器的热点 ， 虽然目前的主流是通过专用的NPU单元来加速AI指令 ， 但在CPU中集成相应的指令集也会带来很大的改变 ， Intel在Cascade Lake及10nm Ice Lake处理器中就加入了BFlota16指令集（简称BF16） ， AI性能达到了前代的2.5倍以上 。
ARM今天也宣布了类似的动作 ， 将在下一版ARMv8架构中加入新的Non及SVE指令 ， 以便支持BFloat16运算 。
BF16运算还不是IEEE的标准 ， 但与标准的FP32浮点、FP16半精度相比 ， BF16运算优点多多 ， 它可以轻松取代FP32 ， 而且还能保持正确的NN神经网络操作 ， 这点是FP16做不到的 ， 而且它占用的内存及贷款只有FP32一半 ， 所以性能更高 ， 而且不需要复杂的架构改变 。
总之 ， 支持BF16运算优点多多 ， 根据ARM做的模拟 ， 不同类型的运算中BF16带来的性能提升不等 ， 少的有1.6倍性能 ， 多的可达4倍性能 ， 所以在AI方面性能变化是非常大的 ， 是前代的数倍之多 。
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