「Bfloat16」の版間の差分

編集の要約なし
編集の要約なし
 
(同じ利用者による、間の7版が非表示)
1行目: 1行目:
'''bfloat16''' (brain floating point、BF16)とは、浮動小数点を16ビット長で表す形式のひとつである。
{{小文字}}
'''bfloat16''' (brain floating point、BF16)とは、[[浮動小数点]]を16ビット長で表す形式のひとつです。


[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに開発しているもの。
[[Google]]が[[TensorFlow]]向けに[[開発]]したものです。


BF16は「単純に[[FP32]]の仮数部を切り詰めた」というものである。
BF16は「単純に[[FP32]]の仮数部を切り詰めた」という[[仕様]]になっています。汎用的な「[[FP16]]」に対して「BF16はFP32と高速変換できる」のが利点であり、FP32との変換が頻繁に発生する用途(主に[[人工知能]])向けだと言われています。
汎用的な[[FP16]]に対して、BF16は「FP32から高速変換できる」のが利点で、出し入れの激しい[[人工知能]]向けだと言われている。


{| class="wikitable" style="text-align:center; border-width:0;"
{| class="wikitable" style="text-align:center; border-width:0;"
49行目: 49行目:
| colspan="23" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |┌───────────────────────────────────────────┐
| colspan="23" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |┌───────────────────────────────────────────┐
|- style="font-size:9pt;"
|- style="font-size:9pt;"
| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="background:#C4FCFF;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 1 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" |1|| style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 
| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="background:#C4FCFF;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 1 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#9FFFAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 1 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#ACFFAC;" | 1 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 || style="background:#FFACAC;" | 0 
|-
|-
| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |31|| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |30|| colspan="6" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |23|| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |22|| colspan="21" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |0
| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |31|| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |30|| colspan="6" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |23|| style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |22|| colspan="21" style="border-width:0; background:#FFFFFF;" | || style="border-width:0; background:#FFFFFF;" |0
|}
|}
FP32からBF16への丸め処理の発動条件は
* FP32の仮数部の「7ビット目が0」かつ「8ビット目が1」


==主なBF16をサポートする製品==
==主なBF16をサポートする製品==
*[[Intel]]の[[CPU]] ([[AVX-512]]対応製品の一部)
*[[Intel]]の[[CPU]] ([[AVX-512]]対応製品の一部)
*[[NVIDIA]]の[[GPU]] ([[NVIDIA Ampere]]搭載品)
*[[NVIDIA]]の[[GPU]] ([[NVIDIA Ampere]]搭載品)
== 関連項目 ==
* [[半精度浮動小数点数]]
* [[binary16]]
* [[bfloat16]]
[[category: 人工知能]]
[[category: 浮動小数点数]]