Бұл жазба автоматты түрде аударылған. Бастапқы тіл: Ағылшын
Қарқынды дамып келе жатқан жасанды интеллект (AI) әлемінде есептеу тиімділігі мен өнімділігі инновацияның маңызды қозғаушы күші болып табылады. Өзгермелі нүктелік форматтар көптен бері сандық есептеулердің негізі болды, ал FP32 (32 биттік) және FP16 (16 биттік) форматтары жасанды интеллект модельдерін оқытуда және логикалық қорытындылар шығаруда басым болды. Дегенмен, 8 биттік fp8 пішімінің пайда болуы Жасанды интеллект арқылы есептеу тиімділігін арттырудағы маңызды қадам болып табылады. Бұл мақалада FP8 дегеніміз не, ол қалай жұмыс істейді және қазіргі заманғы жасанды интеллект жүйелері үшін неге маңызды бола бастайды.
FP8 дегеніміз не?
FP8-дәлдік пен диапазон балансы бар сандарды өтеактам түрде көрсетуге арналған 8 биттік өзгермелі нүкте пішімі. Өзгермелі нүктелік көріністер, тұрақты нүктелік көріністерден айырмашылығы, сандарды кодтау үшін мантисса (немесе мәндер) мен көрсеткіштердің тіркесімін пайдаланады, бұл оларға өте кішкентай және өте үлкен мәндерді тиімді көрсетуге мүмкіндік береді. FP8-де бұл компоненттер тек 8 битке дейін қысылған, бұл дәстүрлі түрде есептеу техникасында қолданылатын 32 биттік (FP32) немесе 16 биттік (FP16) форматтармен салыстырғанда айтарлықтай аз.
FP8 форматы екі негізгі нұсқада келеді, олардың екеуі де IEEE p3109 жұмыс тобымен стандартталған және оларды аппараттық өндірушілер кеңінен қолданады:
- E4M3 (4 биттік экспонент, 3 биттік мантисса): бұл конфигурация белгі үшін 1 бит, экспонент үшін 4 бит және мантисса үшін 3 бит бөледі. Ол кіші сандар үшін жоғары дәлдікті қамтамасыз етеді, максималды мәні шамамен 448.
- E5M2 (5 биттік көрсеткіш, 2 биттік мантисса): мұнда 1 бит белгіге, 5 бит көрсеткішке және 2 бит мантиске сәйкес келеді. Бұл опция шамамен 57344-ке дейінгі мәндерді сақтай отырып, кеңірек диапазон үшін кейбір дәлдікті құрбан етеді.
Бұл екі нұсқа әзірлеушілерге нақты пайдалану жағдайларына байланысты дәлдік пен динамикалық диапазон арасындағыроманы таңдауға мүмкіндік береді, бұл FP8 жасанды интеллект жұмыс жүктемелері үшін әмбебап етеді.
Жасанды интеллект үшін fp8 артықшылықтары
1. Жадты пайдалану тиімділігі
FP8 жад талаптарын FP32-мен салыстырғанда 4 есе және FP16/BF16-мен салыстырғанда 2 есе төмендетеді. Миллиардтаған параметрлері бар үлкен тілдік модельдер үшін бұл дегеніміз:
- Кіші модель өлшемдері
- Жадтың өткізу қабілеттілігінің төмендетілген талаптары
- Қолданыстағы жабдыққа үлкен модельдерді орнату мүмкіндігі
2. Есептеу өнімділігі
Hopper архитектурасы бар NVIDIA графикалық процессорлары сияқты заманауи үдеткіштерде fp8 мамандандырылған тензор ядролары бар, олар матрицалық операцияларды жоғары дәлдіктегі форматтарға қарағанда тезірек орындай алады. Бұл қамтамасыз етеді:
- Оқу операциялары үшін өткізу қабілеттілігі 4 есе жоғары
- Логикалық шығыс операциялары үшін өткізу қабілеттілігі 6 есе жоғары
- Бір операцияға энергия тұтынуды азайту
3. Масштабтау мүмкіндіктері
FP8 арқасында тиімділікті арттыру мүмкіндік береді:
- Бірдей ресурстарды қолдана отырып, үлкенірек модельдерді үйрету
- Мүмкіндігі шектеулі заманауи құрылғыларда модельдерді қолдану
- Ai жаттығулары мен логикалық қорытындылардан көміртегі ізін азайту
Қазіргі заманғы FP8 қосымшалары
Үлкен тілдік модельдер
NVIDIA, Google және Meta сияқты компаниялар FP8-ді дәлдікті айтарлықтай жоғалтпай, үлкен тілдік модельдерді оқыту және дәл баптау үшін пайдалануға болатындығын көрсетті. NVIDIA Hopper архитектурасы transformer негізіндегі модельдер үшін FP8-мен жұмыс істеуге бағытталған.
Компьютерлік көру
Машиналық көру модельдері оқу үшін де, шығару үшін де fp8 тиімділігінің пайдасын көреді, әсіресе смартфондар мен ендірілген жүйелер сияқты ресурстары шектеулі құрылғыларға орналастырылған кезде.
Нақты уақыттағы жасанды интеллект жүйелері
Автономды жүргізу, робототехника және нақты уақыттағы аударма сияқты төмен кідірісті қажет ететін қосымшалар FP8 ұсынған жоғары шығыс жылдамдығынан пайда көреді.
Үйлесімді NVIDIA графикалық процессорлары
Барлық графикалық процессорлар FP8 форматын қолдамайды. 2025 жылдың бірінші тоқсанындағы жағдай бойынша келесі NVIDIA құрылғылары FP8 үйлесімді :
- NVIDIA Hopper GPU: H100, H200, H800
- NVIDIA L4 және L40S модельдері: ең алдымен оқуға емес, AI шығаруға арналған
- NVIDIA ' s Blackwell GPU: B100, B200, 5000 сериясы
FP8-ді қолдау үшін NVIDIA H100 сияқты заманауи графикалық процессорларда жаңа тензор ядролары енгізілді. Олар 8 биттік операциялар үшін оңтайландырылған, бұл өткізу қабілеттілігін айтарлықтай арттырады және қуат тұтынуды азайтады. Бұл жетілдіру деректерді тиімдірек және жылдам өңдеуге мүмкіндік береді, бұл графикалық процессорларды ai және шығыс тапсырмаларын үйрету үшін өте қолайлы етеді.
Дереккөздер
In the rapidly evolving world of artificial intelligence (AI), computational efficiency and performance are critical drivers of innovation. Floating-point formats have long been the backbone of numerical computing, with FP32 (32-bit) and FP16 (16-bit) formats dominating AI model training and inference. However, the emergence of the FP8 (8-bit) format represents a significant advancement in AI computing efficiency. This article explores what FP8 is, how it works, and why it's becoming increasingly important for modern AI systems.
What is FP8?
FP8 is an 8-bit floating-point format designed to represent numbers with a balance of precision and range in a highly compact form. Floating-point representations, unlike fixed-point ones, use a combination of a mantissa (or significand) and an exponent to encode numbers, allowing them to represent both very small and very large values efficiently. In FP8, these components are squeezed into just 8 bits, a significant reduction from the more common 32-bit (FP32) or 16-bit (FP16) formats traditionally used in computing.
The FP8 format comes in two primary variants, both standardized under the IEEE P3109 working group and widely adopted by hardware manufacturers:
- E4M3 (4-bit exponent, 3-bit mantissa): This configuration allocates 1 bit for the sign, 4 bits for the exponent, and 3 bits for the mantissa. It offers higher precision for smaller numbers, with a maximum value of approximately 448.
- E5M2 (5-bit exponent, 2-bit mantissa): Here, 1 bit is for the sign, 5 bits for the exponent, and 2 bits for the mantissa. This variant sacrifices some precision for a wider range, supporting values up to approximately 57344.
These two flavors allow developers to choose the trade-off between precision and dynamic range based on specific use cases, making FP8 versatile for AI workloads.
Benefits of FP8 for AI
1. Memory Efficiency
FP8 reduces memory requirements by 4x compared to FP32 and 2x compared to FP16/BF16. For large language models with billions of parameters, this translates to:
- Smaller model footprints
- Reduced memory bandwidth requirements
- Ability to fit larger models on existing hardware
2. Computational Performance
Modern AI accelerators like NVIDIA's Hopper architecture GPUs feature dedicated FP8 Tensor Cores that can perform matrix operations significantly faster than with higher-precision formats. This results in:
- Up to 4x higher throughput for training operations
- Up to 6x higher throughput for inference operations
- Lower power consumption per operation
3. Scaling Capabilities
The efficiency gains from FP8 enable:
- Training larger models with the same resources
- Deploying models on edge devices with limited capabilities
- Reducing the carbon footprint of AI training and inference
Current Applications of FP8
Large Language Models
Companies like NVIDIA, Google, and Meta have demonstrated that FP8 can be used for training and fine-tuning large language models without significant accuracy loss. NVIDIA's Hopper architecture specifically targets FP8 operations for transformer-based models.
Computer Vision
Vision models benefit from FP8's efficiency for both training and inference, particularly for deployment on resource-constrained devices like smartphones and embedded systems.
Real-time AI Systems
Applications requiring low latency, such as autonomous driving, robotics, and real-time translation, benefit from the faster inference speeds enabled by FP8.
Compatible NVIDIA GPUs
Not all GPUs support the FP8 format. As of the first quarter of 2025, the following NVIDIA GPUs are compatible with FP8 (8-bit floating point):
- NVIDIA Hopper GPUs: H100, H200, H800
- NVIDIA's L4 and L40S: Primarily designed for AI inference rather than training
- NVIDIA's Blackwell GPUs : B100, B200, 5000 series
To support FP8 on modern GPUs like the NVIDIA H100, new Tensor Cores were introduced. These Tensor Cores are optimized for 8-bit operations, significantly increasing throughput and reducing power consumption. This advancement allows for more efficient and faster processing, making these GPUs highly suitable for both AI training and inference tasks.
Sources
