深度學習、AI人工智能等技術正在成為各大處理器的熱點，雖然目前的主流是通過專用的NPU單元來加速AI指令，但在CPU中集成相應的指令集也會帶來很大的改變， Intel在Cascade Lake及10nm Ice Lake處理器中就加入了BFlota16指令集（簡稱BF16），AI性能達到了前代的2.5倍以上。

ARM今天也宣布了類似的動作，將在下一版ARMv8架構中加入新的Non及SVE指令，以便支持BFloat16運算。

BF16運算還不是IEEE的標準，但與標準的FP32浮點、FP16半精度相比，BF16運算優點多多，它可以輕鬆取代FP32，而且還能保持正確的NN神經網絡操作，這點是FP16做不到的，而且它佔用的內存及帶寬只有FP32一半，所以性能更高，而且不需要復雜的架構改變。

總之，支持BF16運算優點多多，根據ARM做的模擬，不同類型的運算中BF16帶來的性能提升不等，少的有1.6倍性能，多的可達4倍性能，所以在AI方面性能變化是非常大的，是前代的數倍之多。