是的，bfloat16被广泛用于图形处理中。下面是一个使用bfloat16的代码示例，以在图形处理中进行计算：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个bfloat16类型的张量
x = tf.constant([1.5, 2.5, 3.5], dtype=tf.bfloat16)

# 进行bfloat16类型的计算
y = tf.square(x)

# 将bfloat16类型的张量转换为float32类型的张量
z = tf.cast(y, dtype=tf.float32)

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    result = sess.run(z)
    print(result)

在此示例中，我们首先创建一个bfloat16类型的张量x，然后使用tf.square()函数计算x的平方，得到一个bfloat16类型的结果y。最后，我们使用tf.cast()函数将y转换为float32类型的张量z。在会话中运行这个计算图，我们可以得到最终的结果。

需要注意的是，bfloat16的主要用途是在深度学习模型的训练和推理过程中减少存储和计算的内存消耗，特别是在GPU中。它可以提供相对较高的数值精度，同时在处理大规模数据时带来了更高的计算效率。