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带宽只有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。