BFloat16（Brain Floating Point 16-bit）是一种由Google开发的16位浮点数格式，专为深度学习优化设计。它保留了32位浮点数（FP32）的动态范围，同时将位宽减半，从而在训练和推理过程中减少内存占用和计算开销，同时保持模型精度。
在AI产品开发的实际落地中，BFloat16被广泛应用于加速大型神经网络模型的训练，特别是在GPU和TPU等硬件上。它能显著降低硬件成本和能源消耗，支持在资源受限的边缘设备上高效部署模型。许多主流框架如TensorFlow和PyTorch已集成对BFloat16的支持，使其成为提升AI系统性能和可扩展性的关键技术。
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