Intel近日发布了第二代可扩展至强处理器，代号为Cascade Lake，工艺还是14nm，架构还是Skylake-SP，而接下来在明年，Intel还将再拿出一代14nm服务器平台，代号为Cooper Lake，而且很可能更换接口和主板，再往后才轮到10nm Ice Lake。
Cascade Lake在机器学习、人工智能方面做了显著增强，Cooper Lake则会继续改进。根据Intel发布的最新版开发者文档，Cooper Lake会引入新的AVX512_BF16矢量神经网络指令，也就是支持bfloat16(BF16)格式。
bfloat16(BF16)浮点格式介于标准化的半精度FP16、单精度FP32之间，指数位和FP32一样而多于FP16，但是小数位比FP16更少。
它能让开发者在16位空间内通过降低精度来获取更大的数值空间，在内存中存放更多数据，减少数据进出空间的时间，还能降低电路复杂度，最终带来计算速度的提升。
这种格式已经成为深度学习事实上的标准，Google TPU、Intel未来的FPGA及其Nervan神经网络处理器都会支持，Xeon至强家族支持也在情理之中。
Cooper Lake支持的AVX512-BF16指令包括VCVTNE2PS2BF16、VCVTNEPS2BF16、VDPBF16PS，而且都有128位、256位、512位三种模式，因此开发者可以根据需要选择九种不同版本。
不过奇怪的是，Intel每次公布新指令的时候，都会确认支持的首个架构以及此后支持的架构，比如最初的AVX指令集，支持的架构就标注为“Sandy Bridge and later”。
但这次，AVX512-BF16指令的支持架构却只写着“Future Cooper Lake”，并没有看到惯例的“and later”。
这似乎意味着，只有14nm Cooper Lake才会支持AVX512-BF16，而接下来的10nm Ice Lake反而会砍掉。
Intel对此回应称：“目前，Cooper Lake会为机器学习加速(DLBoost)加入Bfloat16指令。除此之外在路线图内没有可分享的。”
