會議室裡，林星石的手指輕輕劃過那張TPU架構圖，彷彿在撫摸一件精緻的藝術品。但他接下來的話，卻像是一盆冷水，澆在了剛被傑夫·迪恩點燃的熱情上。
“傑夫，這是減法的藝術，非常精彩。”林星石抬起頭，目光清澈，“但它只是推理的利器，卻不是訓練的神器。”
傑夫·迪恩愣了一下，隨即眉頭微皺：“林，你應該知道，目前的深度學習，推理的需求量遠大於訓練。而且，只要叢集規模足夠大，用它來做訓練也不是不可能。”
“效率，傑夫。我們談論的是效率。”林星石站起身，走到白板前，拿起一支記號筆，“TPU v1為了追求極致的能效比，採用了8位整數運算（INT8）。這對推理來說足夠了，但對於訓練……我們需要浮點數，需要梯度下降時的精度。”
他在白板上寫下了一個詞：FP32。
“傳統的單精度浮點數（FP32）太佔記憶體和頻寬。”林星石接著在旁邊寫下了一個新的概念，“如果我們要設計一款專門用於訓練的晶片，我們需要一種新的精度格式。”
筆尖在白板上劃過，留下了幾個字元：bfloat16。
“截斷浮點數。”林星石解釋道，“保留FP32的指數位，犧牲小數位。這樣我們既能保持足夠的動態範圍來防止梯度消失或爆炸，又能將記憶體佔用和頻寬需求減少一半。”
會議室裡一片死寂。
在座的都是谷歌最頂尖的硬體工程師和系統架構師，他們的大腦在飛速運轉，消化著林星石丟擲的這個概念。
僅僅幾秒鐘後，傑夫·迪恩猛地站了起來，死死盯著白板上的那個“bfloat16”，眼神中充滿了不可思議的震驚。作為一個在底層程式碼和硬體指令集裡摸爬滾打多年的大神，他瞬間就意識到了這個改動的精妙之處。
它不需要複雜的硬體邏輯去處理雙精度或單精度浮點數，卻完美契合了深度學習訓練對精度的特殊需求——只要範圍夠大，精度哪怕差一點點，神經網路的魯棒性也能自我修正。
“天才的想法……”傑夫·迪恩喃喃自語，“為什麼我們之前沒想到？”
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