NVIDIA의 FP4 추론이 50배 효율성을 제공합니다

FP4 추론은 25-50배의 에너지 효율성과 3.5배의 메모리 감소를 제공합니다. DeepSeek-R1은 250+ tokens/sec를 달성합니다. $0.02/token 시대가 도래했습니다.

Blake Crosley
7 min read Disclaimer
NVIDIA의 FP4 추론이 50배 효율성을 제공합니다

NVIDIA의 FP4 기술은 고정밀도 형식과 거의 동일한 정확도를 유지하면서 25-50배의 에너지 효율성 향상을 달성하여 AI 배포 경제성을 근본적으로 변화시켰습니다. Blackwell 아키텍처의 NVFP4 형식은 정교한 이중 레벨 스케일링과 5세대 Tensor Core를 통해 FP8 추론 대비 최대 4배의 성능 향상을 제공합니다. 주요 클라우드 제공업체와 AI 기업들이 프로덕션 워크로드에 FP4를 빠르게 도입하고 있으며, DeepSeek-R1은 단일 GPU에서 사용자당 초당 250토큰 이상을 달성했습니다. 이 혁신적인 기술은 Llama 3.1 405B와 같은 대규모 언어 모델을 FP16 대비 3.5배 메모리 감소로 서빙할 수 있게 하여, 전례 없는 규모와 효율성으로 고급 AI 기능에 대한 접근을 가능하게 합니다.

초저정밀도 추론을 구동하는 아키텍처

NVIDIA의 NVFP4는 이중 레벨 스케일링으로 강화된 E2M1 구조(부호 비트 1개, 지수 비트 2개, 가수 비트 1개)를 사용하는 수치 형식의 정교한 진화를 나타냅니다. 첫 번째 레벨은 16값 마이크로 블록에 E4M3 FP8 스케일링 팩터를 적용하고, 두 번째 텐서당 FP32 스케일은 글로벌 범위 조정을 제공합니다. 이 접근법은 MXFP4와 같은 단순한 2의 거듭제곱 스케일링 방법 대비 88% 낮은 양자화 오류를 달성합니다.

Blackwell B200 GPU는 10TB/s NV-HBI 인터페이스로 연결된 듀얼 다이 설계의 2,080억 개 트랜지스터를 통해 이를 구현하여 소프트웨어 투명한 동작을 가능하게 합니다. 5세대 Tensor Core는 하드웨어 가속 스케일링과 함께 네이티브 NVFP4 지원을 제공하여 20 PetaFLOPS의 FP4 성능을 달성합니다. 아키텍처에는 컴퓨트 유닛 근처의 전용 Tensor Memory(TMEM)가 포함되어 데이터 이동 에너지를 줄이고 지속적인 고성능 처리량을 가능하게 합니다.

소비자 구현은 GeForce RTX 50 시리즈를 통해 도입되어 최대 4000 AI TOPS로 데스크톱 시스템에 FP4 기능을 제공합니다. 이러한 GPU는 FP8 대비 3.9배 속도 향상으로 로컬 FLUX 이미지 생성을 가능하게 하여 데이터센터 배포를 넘어선 FP4의 실용성을 보여줍니다. 곧 출시될 Blackwell Ultra(B300/GB300)는 288GB HBM3E 메모리와 1.5배 성능 향상으로 한계를 더욱 확장하여 GB300 NVL72 시스템당 1.1 ExaFLOPS를 목표로 합니다.

성능 지표가 추론 경제성을 재편합니다.

벤치마킹 데이터는 FP4가 AI 추론 성능에 미치는 변혁적 영향을 보여줍니다. DeepSeek-R1 671B는 H200 FP8 대비 B200 FP4에서 3배 이상의 처리량 개선을 달성하며, 단일 DGX B200 시스템이 초당 30,000토큰 이상을 제공합니다. 중요한 것은 정확도 저하가 최소한이라는 점입니다 - DeepSeek-R1의 MMLU 점수는 FP8에서 FP4로 양자화할 때 단 0.1%(90.8%에서 90.7%)만 하락합니다.

이 기술은 극적인 메모리 효율성 향상을 가능하게 합니다. Llama 3.1 405B는 FP32에서 140GB가 필요하지만 FP4에서는 17.5GB만 필요하여 8배 감소로 더 작은 GPU 구성에서 대규모 모델 서빙을 가능하게 합니다. FLUX 이미지 생성은 51.4GB FP16 메모리 사용량이 FP4 저VRAM 모드에서 9.9GB로 감소하면서도 시각적 품질 지표를 유지하는 유사한 이점을 보여줍니다.

MLPerf v5.0 결과는 프로덕션 실용성을 검증하며, Llama 2 70B의 중간값 성능이 전년 대비 2배 향상되고 최고 점수가 3.3배 개선되었습니다. 에너지 효율성 향상도 마찬가지로 인상적입니다 - H100의 토큰당 10줄이 B200에서 0.4줄, B300에서 0.2줄로 감소하여 최대 50배 개선을 나타냅니다. 이러한 지표는 운영 비용 절감으로 직접 전환되며, 업계는 2024-2025년 동안 GPU 추론 비용을 약 90% 감소시켰습니다.

주요 기술 기업들이 FP4를 대규모로 배포합니다.

클라우드 제공업체들이 주요 플랫폼에서 프로덕션 배포를 통해 FP4 도입을 주도하고 있습니다. Lambda Labs는 FP4 지원 NVIDIA HGX B200 클러스터를 1-Click Clusters로 제공하며, CoreWeave는 GB200 GPU를 사용하여 Llama 3.1 405B 모델에서 초당 800토큰을 달성합니다. 이 기술은 NVIDIA 생태계를 넘어 확장됩니다 - Meta, OpenAI, Microsoft가 네이티브 FP4 지원을 특징으로 하는 MI350 도입 계획과 함께 프로덕션 추론용 AMD Instinct MI300X를 배포합니다.

실제 애플리케이션은 다양한 도메인에서 FP4의 다양성을 보여줍니다. JPMorgan Chase를 포함한 금융 서비스 기업들이 위험 평가와 대안 데이터 분석을 위해 FP4를 탐색하고, 의료 기관들은 엣지 AI 애플리케이션에 이 기술을 활용하여 50% 메모리 감소와 함께 30% 추론 속도 향상을 달성합니다. 제조업 배포는 컴퓨팅 제한된 장치에서 실시간 의사결정을 가능하게 하여 이전에는 불가능했던 환경으로 AI의 영역을 확장합니다.

소프트웨어 생태계는 도입을 지원하기 위해 빠르게 성숙하고 있습니다. TensorRT Model Optimizer는 포괄적인 FP4 양자화 워크플로를 제공하며, vLLM과 같은 프레임워크가 초기 NVFP4 지원을 추가합니다. Hugging Face는 DeepSeek-R1, Llama 3.1, FLUX 변형을 포함한 사전 양자화된 FP4 모델 체크포인트의 증가하는 저장소를 호스팅하여 조직의 배포 일정을 가속화합니다.

인프라 변혁이 초저정밀도를 가능하게 합니다.

FP4를 대규모로 배포하려면 특히 전력 및 냉각 시스템에서 근본적인 인프라 변화가 필요합니다. NVIDIA GB200 NVL72는 72개 GPU를 수용하는 랙당 120kW가 필요하여 기존 데이터센터의 95% 이상의 능력을 초과합니다. 더 높은 랙 전력에도 불구하고 시스템 레벨 효율성은 극적으로 향상됩니다 - 단일 NVL72 시스템이 동등한 컴퓨팅에 대해 83% 적은 전력을 소비하면서 9개의 HGX H100 시스템을 대체합니다.

GPU당 1000W TDP로 인해 Blackwell 배포에는 액체 냉각이 필수가 됩니다. 모든 발열 부품에 콜드 플레이트를 사용하는 직접 칩 냉각 시스템은 45°C 냉각재 온도로 작동을 가능하게 하여 에너지 집약적인 칠러 대신 냉각탑을 사용할 수 있게 합니다. Supermicro의 DLC-2 솔루션은 250kW 냉각 용량으로 랙당 최대 96개의 B200 GPU를 지원하여 고밀도 AI 인프라의 새로운 표준을 확립합니다.

소프트웨어 요구사항은 업데이트된 CUDA 드라이버, 네이티브 FP4 지원이 포함된 TensorRT-LLM, 전문 양자화 도구를 포함합니다. TensorRT Model Optimizer를 통한 훈련 후 양자화는 빠른 배포를 가능하게 하며, 양자화 인식 훈련은 최적의 정확도 보존을 제공합니다. SVDQuant 방법은 훈련 없이 QAT 수준의 정확도를 달성하여 제한된 컴퓨트 리소스를 가진 조직에게 매력적인 배포 유연성을 제공합니다.

고급 양자화가 모델 지능을 보존합니다.

최신 양자화 기법은 정교한 접근법을 통해 FP4 배포가 프로덕션 품질 정확도를 유지하도록 보장합니다. NVIDIA의 이중 레벨 스케일링은 텐서 값 분포에 자동으로 적응하며, Transformer Engine은 1000개 이상의 연산을 분석하여 스케일 팩터를 동적으로 최적화합니다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계는 DeepSeek-R1이 FP4에서 98.1% 정확도를 달성하여 특정 벤치마크에서 FP8 기준선을 능가할 수 있게 합니다.

SmoothQuant와 AWQ(Activation-aware Weight Quantization)는 최첨단 훈련 후 방법을 나타내며, Falcon 180B와 같은 모델이 단일 GPU에 맞도록 합니다. 최대 정확도 보존을 위해 양자화 인식 훈련은 미세 조정 중에 FP4 연산을 시뮬레이션하여 네트워크가 저정밀도 배포를 위한 가중치 분포에 적응할 수 있게 합니다. NVIDIA의 Nemotron 4 모델은 QAT를 통한 무손실 FP4 양자화를 보여주며, BF16 기준선 성능과 일치하거나 이를 초과합니다.

양자화 환경은 특정 과제를 해결하는 기법으로 계속 진화하고 있습니다. 아웃라이어 처리 메커니즘은 민감한 레이어에서 활성화 붕괴를 방지하며, 혼합 정밀도 전략은 중요한 연산에 대해 더 높은 정밀도를 유지합니다. 이러한 발전은 밀집 트랜스포머부터 전문가 혼합 설계까지 다양한 모델 아키텍처에서 FP4를 실용적으로 만듭니다.

광범위한 초저정밀도 도입 전망

현재 모멘텀과 로드맵 가시성을 바탕으로 FP4 도입 궤적은 설득력 있어 보입니다. NVIDIA의 Rubin 세대는 50 PFLOPs의 밀집 FP4 컴퓨팅을 목표로 현재 능력의 3배를 달성하며, AMD의 MI400 시리즈는 전문가 혼합 모델에 대해 10배 성능 향상을 약속합니다. 하드웨어 가용성이 주요 제약으로 남아 있으며, 2025년 전체 B200/B300 생산이 주요 클라우드 제공업체에 매진된 것으로 보고됩니다.

비용 역학은 지속적인 도입을 강력히 선호합니다. 조직들은 FP4로 경쟁 솔루션 대비 달러당 최대 40% 더 많은 토큰을 보고하며, 에너지 효율성 향상은 증가하는 지속가능성 우려를 해결합니다. 민주화 효과가 중요합니다 - 이전에 대규모 GPU 클러스터가 필요했던 기능이 메모리 및 컴퓨트 효율성 개선을 통해 소규모 조직도 접근할 수 있게 됩니다.

액체 냉각과 고밀도 전력 전송이 AI 배포의 표준이 되면서 인프라 진화가 가속화될 것입니다. 50-120kW 랙을 위해 설계된 데이터센터가 개선된 냉각 기술과 전력 관리 시스템의 지원을 받아 확산될 것입니다. 소프트웨어 성숙도는 원활한 프레임워크 통합, 자동화된 양자화 파이프라인, 확장된 사전 훈련된 모델 가용성으로 계속 발전하여 업계 전반의 FP4 도입 장벽을 줄이고 있습니다.

참고문헌

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