BF16（Brain Float）是一種專為深度學習設計的新型浮點數格式，其結構如下：
符號位：1bit
指數位：8bit
尾數位：7bit
BF16是由Google Brain提出的，可以看作是對FP32（單精度浮點數）的一種截斷。與FP16相比，BF16減少了尾數位的數量而增加了指數位的數量，這樣的設計犧牲了一定的精度以換取更大的表示範圍。在深度學習中，表示範圍通常比精度更為重要，因此BF16的這種設計選擇是合理的。
目前，BF16已經得到了多種硬體的直接支持，包括最新的Intel CPU（Cooper Lake及以上版本）、NVIDIA GPU（Ampere及以上版本，如A100）以及Google TPU v2/v3。這些硬體的支持使得BF16在實際套用中能夠發揮其優勢。
混合精度訓練（Mixed Precision Training）是一種在深度學習中使用的技術，它允許使用不同的精度進行訓練和推理。這種技術可以顯著減少空間和時間開銷，同時保持模型的準確性和性能。在混合精度訓練中，FP32仍然是一種被廣泛使用的浮點數類型，因為它提供了足夠的表示範圍和精度。然而，隨著BF16等新型格式的出現，混合精度訓練的套用將更加廣泛和高效。
綜上所述，BF16是一種針對深度學習最佳化的浮點數格式，它通過犧牲一定的精度來擴大表示範圍，從而更好地滿足深度學習算法的需求。隨著硬體支持的增加，BF16的套用前景將更加廣闊。