深度学习、AI人工智能等技术正在成为各大处理器的热点，虽然目前的主流是通过专用的NPU单元来加速AI指令，但在CPU中集成相应的指令集也会带来很大的改变，Intel在Cascade Lake及10nm Ice Lake处理器中就加入了BFlota16指令集（简称BF16），AI性能达到了前代的2.5倍以上。
ARM今天也宣布了类似的动作，将在下一版ARMv8架构中加入新的Non及SVE指令，以便支持BFloat16运算。
BF16运算还不是IEEE的标准，但与标准的FP32浮点、FP16半精度相比，BF16运算优点多多，它可以轻松取代FP32，而且还能保持正确的NN神经网络操作，这点是FP16做不到的，而且它占用的内存及带宽只有FP32一半，所以性能更高，而且不需要复杂的架构改变。
总之，支持BF16运算优点多多，根据ARM做的模拟，不同类型的运算中BF16带来的性能提升不等，少的有1.6倍性能，多的可达4倍性能，所以在AI方面性能变化是非常大的，是前代的数倍之多。
