ARM下代处理器架构支持BFloat16指令集将如何提升AI性能?

作者&投稿:乾敬 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ ARM下代处理器架构的重大革新:BFloat16指令集助力AI性能大幅提升

深度学习与AI技术的崛起,使得处理器性能优化成为焦点。目前,NPU单元在AI加速方面占据主导,但CPU的架构升级同样不容忽视。Intel已经在Cascade Lake和10nm Ice Lake中引入了非标准的BFloat16(BF16)指令,显著提升了AI性能,其性能提升幅度超过前代的2.5倍以上。


ARM紧随其后,宣布其下一代ARMv8架构将引入新的Non和SVE指令,直接支持BFloat16运算。BF16虽非IEEE标准,但其相对于FP32的浮点和FP16的半精度运算,拥有诸多优势。BF16不仅可以替代FP32,保持NN神经网络操作的精确性,而且其内存和带宽需求仅为FP32的一半,这意味着更高的性能,而无需复杂的架构调整。


据ARM的模拟数据,不同类型的运算中,BF16带来的性能提升幅度不一,从1.6倍到4倍不等,对AI性能的影响尤为显著,是前代的数倍提升。因此,我们可以预期,BFloat16在ARM新架构中的应用将极大地推动AI性能的飞跃。




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