bfloat16とは？初心者にもわかる入門ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

bfloat16とは？初心者にもわかる入門ガイド

最近、機械学習の世界でよく耳にする bfloat16。この用語は何を意味しているのでしょうか。この記事では中学生でも分かるように、bfloat16の特徴と使われ方、他の浮動小数点との差異を丁寧に解説します。

まずは基本のイメージ

浮動小数点数は小数を表すための方式です。bfloat16は全体が16ビットの形式で、8ビットの指数部と 7ビットの仮数部を持ちます。符号ビット1ビットを含めると全体は16ビット。ではなぜこの組み合わせが使われるのでしょうか。

理由の一つは範囲の確保です。指数部が8ビットあることで、浮動小数点としての「範囲」が広く、数が大きくなったり小さくなったりする変動に強いのです。もう一方で仮数部が7ビットしかないため、数の細かさは少なく、精度は落ちます。

bfloat16とfloat32の関係

よく混同されがちなのが float32 との関係です。float32は符号1ビット、指数8ビット、仮数23ビットの合計32ビット。bfloat16の exponent は float32 と同じく8ビットなので、数の範囲はほぼ同じです。ただし仮数部が7ビットしかないため、数値の細かな違いは少なく、正確さは下がります。つまり大きな数を扱うときには便利だけど、細かい違いを見たいときには不足します。

実務での使われ方

機械学習の分野では、bfloat16を使うことでメモリの使用量を減らし、計算を速くすることができます。多くの新しいAIチップ（TPU など）は bfloat16をサポートしており、訓練や推論のパフォーマンスを改善します。学習データやモデルの中間データは大量の数値です。16ビット化することで、メモリの容量を節約し、並列計算を活かせます。

具体的な比較

<th>符号ビット

フォーマット	bfloat16
1
指数部	8
仮数部	7
主な用途	機械学習の高速化と省メモリ

使い方のポイント

筆者の結論としては、bfloat16は万能ではないということです。大きな範囲を保てる一方で、数値の細かな違いを失います。モデルの再現性や精度要件に注意して使い分けましょう。

要点として押さえておきたいのは、bfloat16は16ビットの浮動小数点形式で、8ビットの指数部と7ビットの仮数部を持つ点です。浮動小数点の範囲は float32 とほぼ同じですが、仮数部が少ないため精度は落ちます。機械学習の訓練と推論でメモリと計算資源を節約するのに適しています。

学習の現場での具体例

現場の例として、画像認識のモデル訓練では bfloat16を使ってメモリを節約します。大規模なデータセットを扱うとき、GPUやTPUの計算資源を有効活用するには16ビット表示の浮動小数点が有効です。

ただし注意点として、精度が低下することで、数値の安定性や再現性の問題が生じる場合があります。重要な局面では、訓練の前に 混同行列 や評価指標を確認して適切な型に切替えることが大切です。

用語のまとめ

このセクションでは、用語の整理として bfloat16 を中心に覚えるべきポイントを簡単に振り返ります。16ビットの浮動小数点、8ビットの指数部、7ビットの仮数部、範囲の広さと精度のトレードオフ、機械学習での省メモリ化と速度向上の利点を押さえましょう。

まとめ

この bfloat16 は、機械学習の現場でよく使われる「16ビットの浮動小数点」と覚えておくと良いでしょう。範囲の広さとメモリ削減を両立させる設計で、適切に使えば学習を速く、効率的に進めることができます。

bfloat16の同意語

bfloat16: Google が提案した 16-bit 浮動小数点形式。符号1ビット、指数8ビット、仮数7ビットで構成され、通常の FP16（IEEE 754）より仮数部が短い一方、指数部が同じく広い数値レンジを保つのが特徴です。
BF16: Brain Floating Point 16 の略称。機械学習の訓練・推論で広く用いられるデータ型を指します。
Brain Floating Point 16: Brain Floating Point の 16-bit 表現。BF16 の正式名称を英語表記にしたものです。
BrainFloat16: BrainFloat16 の別表記。BF16 の同義語として使われます。
Brain Float 16: Brain Floating Point 16 の別表現。読みやすさの違いによる表記の揺れです。
bfloat-16: ハイフン付きの表記の一つ。BF16 の同義語として使われることがあります。
BFLOAT-16: BF16 の別表記。大文字表記で現れる文献や資料もあります。
16-bit Brain Float: 16ビット版の Brain Float の英語表現。

bfloat16の対義語・反対語

float32: 32ビット浮動小数点形式（IEEE 754 binary32）。bfloat16より仮数部が大きく、精度が高く、指数部の範囲も広いのが特徴です。
float64: 64ビット浮動小数点形式（IEEE 754 binary64、ダブル精度）。最も高い実務的な精度の一つで、数値の表現範囲と精度がさらに広がります。
float16: 16ビット浮動小数点形式（IEEE 754 binary16、半精度）。bfloat16と同じく16ビットですが、表現は異なり精度の配置も違います。
固定小数点: 小数点の位置が固定された数値表現。浮動小数点とは異なり、数値の範囲と精度を固定で扱います。
整数: 小数点以下を持たないデータ型。浮動小数点とは異なり、分数を表現できません。
十進浮動小数点: 十進数ベースの浮動小数点表現（Decimal floating-point）。二進数ベースの浮動小数点とは別の表現で、十進数計算での正確さを重視する場面で用いられます。
高精度浮動小数点: bfloat16より高い精度を持つ浮動小数点形式。実務では float32 や float64 がこれに相当します。

bfloat16の共起語

半精度: 16ビットの浮動小数点表現で、メモリ使用量と計算負荷を抑える目的で使われます。bfloat16はこの半精度の一種です。
浮動小数点: 小数点以下の数値を指数部と仮数部で表す数値表現。bf16は浮動小数点の一形態です。
FP16: float16の略。bf16とは異なる16ビット浮動小数点表現で、指数部と仮数部の配分が異なります。
FP32: 32ビットの浮動小数点表現（単精度）。bf16と比較して数値表現幅が大きい。
混合精度トレーニング: bf16/FP16を活用しつつ、一部の演算でFP32を用いることで学習の安定性と速度を両立させる手法。
損失スケーリング: 勾配のレンジが広すぎる場合の下からの溢れを防ぐため、損失を一定倍率でスケールしてから逆に戻す手法。bf16の数値範囲を保つ目的で使われます。
メモリ節約: データ型を bf16 にすることでメモリの使用量を削減し、より大きなバッチサイズや大規模モデルを扱えるようにします。
精度と速度のトレードオフ: bf16を使うと計算が速くなる反面、精度が若干低下する可能性があるというバランスの問題。
TensorFlow: Googleが開発した機械学習フレームワーク。bf16をサポートしており、dtypeとして bf16を指定できます。
PyTorch: Facebookが開発した機械学習フレームワーク。bf16をサポートしており、autocastやdtypeとして bf16を使えます。
JAX: Googleが開発した高性能な数値計算ライブラリ。bf16をサポートしており、XLA経由で効率的に動作します。
TPU: Googleが提供する専用の機械学習ハードウェア。bf16をネイティブにサポートしており、混合精度での計算が高速です。
Google Cloud TPU: クラウド上のTPUサービス。bf16を活用して大規模な機械学習ワークロードを回します。
XLA: Accelerated Linear Algebra の略。機械学習計算を最適化するコンパイラで、bf16の演算を高速化します。
8ビット指数部: bf16の指数部は8ビットで表現され、数値の有効範囲を決定します。
7ビット仮数部: bf16の仮数部は7ビットで、数値の細かさ（分解能）を決めます。
データ型変換: bf16と他のデータ型（例: FP32）間の変換が発生することがあり、その際のオーバーヘッドや丸めに注意します。
互換性: 既存のモデルや演算がbf16と共存できるか、フレームワーク間の互換性を確認する必要があります。
低精度推論: 推論時にbf16を利用してメモリと計算量を抑え、スループットを向上させる手法。
スループット: 単位時間あたりの処理量。bf16を使うとメモリの少なさと演算の速さで向上することが多い。

bfloat16の関連用語

bfloat16: 16ビットの浮動小数点表現。符号1ビット、指数8ビット、尾数7ビット。指数部はFP32と同じ幅で、数値の範囲は広いが精度は低い。機械学習の推論・訓練でメモリと帯域を節約し、計算を高速化する目的で広く使われる。
FP32: IEEE 754 の単精度浮動小数点形式。符号1、指数8、尾数23。bfloat16の対極として参照され、広範な数値演算に用いられる。
FP16: IEEE 754 の半精度浮動小数点形式。符号1、指数5、尾数10。ビット数は同じ16ビットだが、bf16とは異なる桁配置と特性を持つ。
TF32: TensorFloat-32。NVIDIA のAI用途向けフォーマットで、指数部は FP32 と同じ8ビット、尾数は約10ビット。幅の広い範囲を保ちつつ、計算の高速化を狙う。
IEEE 754: 浮動小数点数の標準規格。数値の表現法、丸め規則、正規化と非正規化、ゼロ・無限大・NaN の扱いを定義する。
混合精度訓練: FP32とBF16/FP16を組み合わせて訓練を行い、計算速度とメモリ使用量を抑えつつ精度を確保する手法。
自動混合精度: Automatic Mixed Precision。フレームワークが演算を自動的に適切な精度へ切り替え、学習を安定させる機能。
メモリ効率: BF16はデータサイズがFP32の約1/2程度になるため、モデルの重み・中間テンソルのメモリ消費を削減できる。
演算速度: データ転送量の削減により、GPU/TPUの演算ユニットを効率的に活用でき、スループットが向上する可能性がある。
正規化数: 指数部が0のときに現れる、規格上の正規化された数。
非正規化数: 指数部が0で、仮数部が非正規の形で表現される最小値近傍の数。
丸め規則: 数値を最も近い表現に丸めるルール（例: 最近接丸め、偶数丸めなど）。
指数部のビット幅: bf16は指数部が8ビット、FP32と同等の指数範囲を持つ。
尾数部のビット幅: bf16は尾数が7ビット、FP32の尾数23ビットより桁数が少ない。
ハードウェアサポート: BF16の演算を公式にサポートするハードウェアとして、GoogleのTPU、NVIDIAのAmpere世代以降のGPU、いくつかのCPU/ASIC などが挙げられる。
ライブラリ・フレームワーク対応: PyTorchは bf16 を torch.bfloat16 dtype で、TensorFlowは bf16 のサポート、混合精度訓練のツールを提供。
互換性: BF16とFP32/FP16間のデータ変換は可能だが、精度に影響する。キャスト時の注意点を理解して使う。
推論用途: 推論時にBF16を用いると、メモリと帯域の削減と推論スループットの向上が期待できる。
訓練用途: 訓練時には混合精度訓練を使い、計算資源を節約しつつ収束性を保つ工夫が必要。