为何BF16模型在Mac M系列芯片上推理速度慢于F16模型？

• 硬件指令集优化差异：Mac M系列芯片的NEON向量指令集对FP16（半精度浮点数）有原生且深度优化的支持，而BF16（脑浮点数）在Apple Silicon上没有专门的硬件加速指令，处理BF16数据时需要通过额外的转换或模拟逻辑，增加了计算开销。
• 内存访问效率差异：虽然BF16和FP16都是16位格式，但两者的位布局不同。M系列芯片的内存子系统针对FP16的数据排列做了优化，BF16的数据读取、缓存命中效率不如FP16，间接拖慢了推理速度。
• 框架与底层库支持差异：主流深度学习框架在Apple Silicon平台上，针对FP16推理做了专门的MPS（Metal Performance Shaders）适配，能充分利用GPU算力；而BF16的MPS支持相对滞后，推理时无法高效调用硬件加速，只能依赖CPU或未优化的GPU路径。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Franck Dernoncourt