NVIDIA FP4 Inference забезпечує 50-кратну ефективність

Технологія NVIDIA FP4 забезпечує 25-50-кратний приріст енергоефективності при збереженні майже ідентичної точності з більш точними форматами, фундаментально змінюючи економіку розгортання ШІ. Формат NVFP4 архітектури Blackwell забезпечує до 4-кратного підвищення продуктивності порівняно з FP8 завдяки складному дворівневому масштабуванню та тензорним ядрам п'ятого покоління. Найбільші хмарні провайдери та компанії, що займаються штучним інтелектом, швидко впроваджують FP4 для виробничих робочих навантажень, а DeepSeek-R1 досягає понад 250 токенів в секунду на користувача на одному графічному процесорі. Цей прорив дозволяє обслуговувати масивні мовні моделі, такі як Llama 3.1 405B, зі скороченням пам'яті в 3,5 рази порівняно з FP16, роблячи передові можливості ШІ доступними з безпрецедентним масштабом і ефективністю.

Архітектура, що забезпечує наднизьку точність виведення

NVIDIA NVFP4 представляє складну еволюцію числових форматів, використовуючи структуру E2M1 (1 біт знаку, два біти експоненти, один біт мантиси), покращену дворівневим масштабуванням. На першому рівні до 16-значних мікроблоків застосовуються масштабні коефіцієнти E4M3 FP8, тоді як другий рівень FP32 на тензор забезпечує глобальне регулювання діапазону. Такий підхід забезпечує на 88% меншу похибку квантування порівняно з простішими методами масштабування за степенем двійки, такими як MXFP4.

Графічний процесор Blackwell B200 реалізує це завдяки 208 мільярдам транзисторів у подвійному корпусі, з'єднаних через інтерфейс NV-HBI зі швидкістю 10 ТБ/с, що забезпечує програмно-прозору роботу. Тензорні ядра п'ятого покоління забезпечують вбудовану підтримку NVFP4 з апаратним прискоренням масштабування, досягаючи продуктивності 20 петафлопс FP4. Архітектура включає спеціальну тензорну пам'ять (TMEM), розташовану близько до обчислювальних блоків, що зменшує енергію переміщення даних і забезпечує стабільно високу пропускну здатність.

Споживчі реалізації з'являються в серії GeForce RTX 50, що забезпечує можливості FP4 для настільних систем з до 4000 AI TOPS. Ці графічні процесори забезпечують локальну генерацію зображень FLUX з 3,9-кратним прискоренням у порівнянні з FP8, демонструючи життєздатність FP4 за межами розгортання в центрах обробки даних. Майбутній Blackwell Ultra (B300/GB300) ще більше розширює межі завдяки 288 ГБ пам'яті HBM3E та 1,5-кратному підвищенню продуктивності, позиціонуючись на рівні 1,1 ExaFLOPS на систему GB300 NVL72.

Показники ефективності змінюють економіку висновків.

Дані бенчмаркінгу свідчать про трансформаційний вплив FP4 на продуктивність штучного інтелекту. DeepSeek-R1 671B досягає більш ніж 3-кратного підвищення пропускної здатності на B200 FP4 в порівнянні з H200 FP8, при цьому окремі системи DGX B200 забезпечують понад 30 000 токенів в секунду. Важливо, що погіршення точності залишається мінімальним - показник MMLU DeepSeek-R1 падає лише на 0,1% (з 90,8% до 90,7%) при квантуванні з FP8 до FP4.

Ця технологія дозволяє значно підвищити ефективність використання пам'яті. Llama 3.1 405B потребує 140 ГБ у режимі FP32 і лише 17,5 ГБ у режимі FP4, що у 8 разів менше, ніж раніше, і дозволяє обслуговувати масивні моделі на менших конфігураціях графічних процесорів. Генерація зображень FLUX демонструє аналогічні переваги: використання 51,4 ГБ пам'яті FP16 зменшилося до 9,9 ГБ у режимі FP4 з низьким об'ємом оперативної пам'яті, зберігаючи при цьому показники якості зображення.

Результати MLPerf v5.0 підтверджують життєздатність виробництва: середня продуктивність Llama 2 70B подвоїлася в порівнянні з попереднім роком, а найкращі показники покращилися в 3,3 рази. Показники енергоефективності не менш вражаючі - 10 джоулів на токен H100 знизилися до 0,4 джоуля на B200 і 0,2 джоуля на B300, що означає 50-кратне покращення. Ці показники безпосередньо впливають на економію операційних витрат: у 2024-2025 роках галузь очікує скорочення витрат на виведення на графічних процесорах приблизно на 90%.

Великі технологічні компанії розгортають РП4 у великих масштабах.

Хмарні провайдери лідирують у впровадженні FP4 завдяки виробничим розгортанням на основних платформах. Lambda Labs пропонує кластери NVIDIA HGX B200 з підтримкою FP4 як 1-Click Clusters, а CoreWeave досягає 800 токенів в секунду на моделях Llama 3.1 405B з використанням графічних процесорів GB200. Технологія виходить за межі екосистеми NVIDIA - Meta, OpenAI та Microsoft розгортають AMD Instinct MI300X для виробничого виводу, а також планують впровадження MI350 з вбудованою підтримкою FP4.

Реальні застосування демонструють універсальність РП4 у різних сферах. Фірми, що надають фінансові послуги, включаючи JPMorgan Chase, досліджують РП4 для оцінки ризиків і альтернативного аналізу даних, в той час як організації охорони здоров'я використовують технологію для периферійних додатків ШІ, досягаючи 30% прискорення швидкості висновків при 50% скороченні пам'яті. Розгортання на виробництві дозволяє приймати рішення в режимі реального часу на пристроях з обмеженими обчислювальними можливостями, розширюючи сферу застосування ШІ в раніше нездійсненних середовищах.

Екосистема програмного забезпечення швидко розвивається для підтримки впровадження. TensorRT Model Optimizer забезпечує комплексні робочі процеси квантування FP4, в той час як фреймворки, такі як vLLM, додають ранню підтримку NVFP4. Hugging Face містить зростаючі репозиторії попередньо квантованих контрольних точок моделі FP4, включаючи DeepSeek-R1, Llama 3.1 і варіанти FLUX, що прискорює терміни розгортання для організацій.

Трансформація інфраструктури забезпечує наднизьку точність.

Масштабне розгортання FP4 вимагає фундаментальних змін в інфраструктурі, зокрема в системах живлення та охолодження. NVIDIA GB200 NVL72 вимагає 120 кВт на стійку для розміщення 72 графічних процесорів, що перевищує можливості більш ніж 95% існуючих центрів обробки даних. Незважаючи на більшу потужність стійки, ефективність на рівні системи значно підвищується - одна система NVL72 замінює дев'ять систем HGX H100, споживаючи при цьому на 83% менше енергії для еквівалентних обчислень.

Рідинне охолодження стає обов'язковим для розгортання Blackwell через 1000 Вт TDP на GPU. Системи охолодження безпосередньо на чіп з холодними пластинами на всіх компонентах, що генерують тепло, дозволяють працювати з температурою охолоджуючої рідини 45°C, що дає змогу використовувати градирні замість енергоємних чиллерів. Рішення DLC-2 від Supermicro підтримує до 96 графічних процесорів B200 в одній стійці з потужністю охолодження 250 кВт, встановлюючи нові стандарти для інфраструктури штучного інтелекту високої щільності.

Вимоги до програмного забезпечення включають оновлені драйвери CUDA, TensorRT-LLM з підтримкою FP4 та спеціалізовані інструменти квантування. Квантування після навчання за допомогою TensorRT Model Optimizer забезпечує швидке розгортання, а навчання з урахуванням квантування забезпечує оптимальне збереження точності. Метод SVDQuant забезпечує точність на рівні QAT без навчання, пропонуючи переконливу гнучкість розгортання для організацій з обмеженими обчислювальними ресурсами.

Розширене квантування зберігає інтелект моделі.

Сучасні методи квантування гарантують, що розгортання FP4 підтримує точність виробничої якості завдяки складним підходам. Дворівневе масштабування NVIDIA автоматично адаптується до розподілу значень тензора, а Transformer Engine аналізує понад 1000 операцій для динамічної оптимізації коефіцієнтів масштабування. Ця спільна розробка апаратного та програмного забезпечення дозволяє DeepSeek-R1 досягати точності 98,1% у FP4, перевершуючи базовий рівень FP8 у конкретних тестах.

SmoothQuant та AWQ (квантування ваги з урахуванням активації) представляють найсучасніші методи пост-навчання, що дозволяють моделям на кшталт Falcon 180B працювати на одному графічному процесорі. Для максимального збереження точності навчання з квантуванням імітує операції FP4 під час точного налаштування, дозволяючи мережам адаптувати розподіл ваги для розгортання з низькою точністю. Моделі NVIDIA Nemotron 4 демонструють квантування FP4 без втрат завдяки QAT, відповідаючи або перевищуючи базову продуктивність BF16.

Ландшафт квантування продовжує розвиватися, з'являються методи, що вирішують конкретні проблеми. Механізми обробки викидів запобігають активаційному колапсу в чутливих шарах, тоді як стратегії змішаної точності підтримують вищу точність для критичних операцій. Ці досягнення роблять РП4 життєздатною для різних архітектур моделей - від щільних трансформаторів до конструкцій з використанням різних експертів.

З надією на широке впровадження наднизької точності

Траєкторія впровадження FP4 виглядає переконливою, виходячи з поточного імпульсу та видимості дорожньої карти. Покоління Rubin від NVIDIA націлене на 50 PFLOP щільних обчислень FP4, що втричі перевищує поточні можливості, а серія MI400 від AMD обіцяє 10-кратний приріст продуктивності для моделей з великою кількістю експертів. Доступність апаратного забезпечення залишається основним обмеженням, оскільки, як повідомляється, весь обсяг виробництва B200/B300 до 2025 року розпроданий найбільшим хмарним провайдерам.

Динаміка витрат свідчить на користь подальшого впровадження. Організації повідомляють, що отримують до 40% більше токенів на долар за допомогою FP4 порівняно з конкуруючими рішеннями, а підвищення енергоефективності вирішує зростаючі проблеми сталого розвитку. Ефект демократизації виявляється значним - можливості, які раніше вимагали масивних кластерів графічних процесорів, стають доступними для менших організацій завдяки підвищенню ефективності використання пам'яті та обчислень.

Еволюція інфраструктури прискориться, оскільки рідинне охолодження та висока щільність живлення стануть стандартом для розгортання ШІ. Поширюватимуться дата-центри, розраховані на стійки потужністю 50-120 кВт, завдяки вдосконаленим технологіям охолодження та системам керування живленням. Зрілість програмного забезпечення продовжує зростати завдяки безшовній інтеграції фреймворків, автоматизованим конвеєрам квантування та розширенню доступності попередньо навчених моделей, що знижує бар'єри для впровадження РП4 в різних галузях.

Посилання

1. Розробник NVIDIA. "Представляємо NVFP4 для ефективного і точного низькоточного висновку". Технічний блог NVIDIA. Доступно 5 серпня 2025 року. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

2. Wccftech. "NVIDIA глибоко занурюється в інфраструктуру Blackwell: NV-HBI для об'єднання двох AI GPU разом, тензорні ядра 5-го покоління, NVLINK 5-го покоління та Spectrum-X докладніше". Доступно 5 серпня 2025 року. https://wccftech.com/nvidia-blackwell-ai-deep-dive-nv-hbi-fuse-two-ai-gpus-together-5th-gen-tensor-cores-5th-gen-nvlink-spectrum-x/.

3. Розробник NVIDIA. "NVIDIA TensorRT розблокувала генерацію зображень FP4 для графічних процесорів NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 серії". Технічний блог NVIDIA. Доступно 5 серпня 2025 року. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-unlocks-fp4-image-generation-for-nvidia-blackwell-geforce-rtx-50-series-gpus/.

4. Tom's Hardware. "Nvidia анонсує Blackwell Ultra B300 в 1,5 рази швидший за B200 з 288 ГБ HBM3e і щільним FP4 на 15 PFLOPS". Доступно 5 серпня 2025 року. https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-announces-blackwell-ultra-b300-1-5x-faster-than-b200-with-288gb-hbm3e-and-15-pflops-dense-fp4.

5. Розробник NVIDIA. "NVIDIA Blackwell забезпечує світову рекордну продуктивність виводу DeepSeek-R1". Технічний блог NVIDIA. Доступно 5 серпня 2025 року. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-r1-inference-performance/.

6. Lambda. "Прискорте робочий процес вашого ШІ за допомогою кількісної оцінки FP4 на Lambda". Доступно 5 серпня 2025 року. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

7. HPCwire. "MLPerf v5.0 відображає зсув у бік міркувань у висновках ШІ". 2 квітня 2025 року. https://www.hpcwire.com/2025/04/02/mlperf-v5-0-reflects-the-shift-toward-reasoning-in-ai-inference/.

8. Primitiva. "Все, що вам потрібно знати про вартість виведення". Substack. Доступно 5 серпня 2025 року. https://primitiva.substack.com/p/all-you-need-to-know-about-inference.

9. Lambda. "Прискорте робочий процес вашого ШІ за допомогою кількісної оцінки FP4 на Lambda". Доступно 5 серпня 2025 року. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

10. AMD. "AMD представляє бачення відкритої екосистеми штучного інтелекту, детально описуючи новий кремній, програмне забезпечення та системи для просування AI 2025". 12 червня 2025 року. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html.

11. Next Platform. "Для фірм, що надають фінансові послуги, висновок за допомогою штучного інтелекту є таким же складним завданням, як і навчання". 31 липня 2025 року. https://www.nextplatform.com/2025/07/31/for-financial-services-firms-ai-inference-is-as-challenging-as-training/.

12. Розробник NVIDIA. "Прискорте продуктивність генеративного штучного інтелекту за допомогою оптимізатора моделей NVIDIA TensorRT, який тепер доступний у відкритому доступі". Технічний блог NVIDIA. Доступно 5 серпня 2025 року. https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generative-ai-inference-performance-with-nvidia-tensorrt-model-optimizer-now-publicly-available/.

13. AMAX. "Топ-5 міркувань щодо розгортання NVIDIA Blackwell". Доступно 5 серпня 2025 року. https://www.amax.com/top-5-considerations-for-deploying-nvidia-blackwell/.

14. ScienceDirect. "Рідинне охолодження центрів обробки даних: Необхідність, що стикається з проблемами". Доступно 5 серпня 2025 року. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359431124007804.

15. Supermicro. "Рішення NVIDIA Blackwell HGX B200 та GB200 NVL72". Доступно 5 серпня 2025 року. https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia.

16. Розробник NVIDIA. "Представляємо NVFP4 для ефективного і точного низькоточного висновку". Технічний блог NVIDIA. Доступно 5 серпня 2025 року. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

17. EE Times. "Nvidia's Blackwell пропонує FP4, трансформаторний двигун другого покоління". 18 березня 2024 року. https://www.eetimes.com/nvidias-blackwell-gpu-offers-fp4-transformer-engine-sharp/.

18. BitcoinEthereumNews.com. "Покращення великих мовних моделей: Методи квантифікації NVIDIA після навчання". Доступно 5 серпня 2025 року. https://bitcoinethereumnews.com/tech/enhancing-large-language-models-nvidias-post-training-quantization-techniques/.

19. Напіваналіз. "NVIDIA GTC 2025 - створена для міркувань, Віра Рубін, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman". 19 березня 2025 року. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.

20. Fireworks AI. "FireAttention V4: провідна в галузі затримка та економічна ефективність з FP4". Доступно 5 серпня 2025 року. https://fireworks.ai/blog/fireattention-v4-fp4-b200.