NVIDIA's FP4 Inference มอบประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น 50 เท่า

เทคโนโลยี FP4 ของ NVIDIA บรรลุประสิทธิภาพด้านพลังงานที่เพิ่มขึ้น 25-50 เท่า พร้อมรักษาความแม่นยำที่เกือบเหมือนกับรูปแบบความละเอียดสูงกว่า ซึ่งเปลี่ยนแปลงเศรษฐศาสตร์การนำ AI ไปใช้อย่างพื้นฐาน สถาปัตยกรรม Blackwell ด้วยรูปแบบ NVFP4 ให้ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับ FP8 inference ผ่านการปรับขนาดแบบสองระดับที่ซับซ้อนและ Tensor Cores รุ่นที่ 5 ผู้ให้บริการคลาวด์และบริษัท AI หลักกำลังใช้ FP4 สำหรับ production workloads อย่างรวดเร็ว โดย DeepSeek-R1 บรรลุความเร็วมากกว่า 250 tokens ต่อวินาทีต่อผู้ใช้บน GPU เดียว การพัฒนาก้าวกระโดดนี้ช่วยให้สามารถให้บริการ language models ขนาดใหญ่เช่น Llama 3.1 405B ด้วยการลดหน่วยความจำ 3.5 เท่าเมื่อเทียบกับ FP16 ทำให้ความสามารถ AI ขั้นสูงเข้าถึงได้ในระดับและประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน

สถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อน ultra-low precision inference

NVFP4 ของ NVIDIA เป็นวิวัฒนาการที่ซับซ้อนของรูปแบบเลขฐาน โดยใช้โครงสร้าง E2M1 (1 sign bit, สอง exponent bits, หนึ่ง mantissa bit) ที่เสริมด้วยdual-level scaling ระดับแรกใช้ E4M3 FP8 scaling factors กับ micro-blocks ขนาด 16 ค่า ในขณะที่ระดับที่สองใช้ FP32 per-tensor scale เพื่อปรับช่วงค่าแบบ global วิธีการนี้บรรลุการลด quantization error ได้ 88% เมื่อเทียบกับวิธี power-of-two scaling ที่ง่ายกว่าเช่น MXFP4

GPU Blackwell B200 ใช้งานสิ่งนี้ผ่าน 208 พันล้าน transistors ในการออกแบบ dual-die ที่เชื่อมต่อผ่าน10TB/s NV-HBI interface ที่ช่วยให้ทำงานแบบ software-transparent Tensor Cores รุ่นที่ 5 ให้การสนับสนุน NVFP4 แบบ native ด้วย hardware-accelerated scaling บรรลุประสิทธิภาพ FP4 ที่ 20 PetaFLOPS สถาปัตยกรรมรวม Tensor Memory (TMEM) ที่อยู่ใกล้กับหน่วยประมวลผล ลดพลังงานการเคลื่อนย้ายข้อมูลและช่วยให้มี throughput สูงอย่างต่อเนื่อง

การนำไปใช้สำหรับผู้บริโภคมาถึงผ่านซีรี่ส์ GeForce RTX 50 นำความสามารถ FP4 มาสู่ระบบเดสก์ท็อปด้วย4000 AI TOPS GPU เหล่านี้ช่วยให้สามารถสร้างภาพ FLUX ในเครื่องด้วยความเร็วเพิ่มขึ้น 3.9 เท่าเมื่อเทียบกับ FP8 แสดงให้เห็นความพร้อมใช้งานของ FP4 นอกเหนือจากการใช้งานใน datacenter Blackwell Ultra (B300/GB300) ที่กำลังจะมาขึ้นผลักดันขอบเขตไปไกลกว่าด้วย 288GB HBM3E memory และการปรับปรุงประสิทธิภาพ 1.5 เท่า วางตำแหน่งสำหรับ 1.1 ExaFLOPS ต่อระบบ GB300 NVL72

เมตริกประสิทธิภาพปรับปรุงเศรษฐศาสตร์ inference

ข้อมูล benchmarking เผยผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงของ FP4 ต่อประสิทธิภาพ AI inference DeepSeek-R1 671B บรรลุการปรับปรุง throughput มากกว่า 3 เท่าบน B200 FP4 เมื่อเทียบกับ H200 FP8 โดยระบบ DGX B200 เดียวส่งมอบมากกว่า 30,000 tokens ต่อวินาทีได้ สำคัญคือการลดลงของความแม่นยำยังคงน้อยมาก - คะแนน MMLU ของ DeepSeek-R1 ลดลงเพียง 0.1% (90.8% เป็น 90.7%) เมื่อ quantized จาก FP8 เป็น FP4

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำอย่างมาก Llama 3.1 405B ต้องการ140GB ใน FP32 แต่เพียง 17.5GB ใน FP4 การลดลง 8 เท่าที่ช่วยให้สามารถให้บริการ models ขนาดใหญ่บนการกำหนดค่า GPU ที่เล็กกว่า การสร้างภาพ FLUX แสดงผลประโยชน์ที่คล้ายกันด้วยการใช้หน่วยความจำ FP16 ที่ 51.4GB ลดลงเหลือ 9.9GB ในโหมด FP4 low-VRAM ในขณะที่รักษาเมตริกคุณภาพภาพ

ผลลัพธ์ MLPerf v5.0 ยืนยันความพร้อมใช้งานในการผลิต โดยประสิทธิภาพ Llama 2 70B เฉลี่ยเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าต่อปีและคะแนนดีที่สุดปรับปรุงขึ้น 3.3 เท่า การเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานพิสูจน์ให้เห็นความน่าประทับใจเท่าเทียมกัน - 10 joules ต่อ token ของ H100 ลดลงเหลือ 0.4 joules บน B200 และ 0.2 joules บน B300 แทนการปรับปรุงสูงสุด 50 เท่า เมตริกเหล่านี้แปลเป็นการประหยัดต้นทุนการดำเนินงานโดยตรง โดยอุตสาหกรรมประสบการลดลงประมาณ 90% ในต้นทุน GPU inference ผ่าน 2024-2025

บริษัทเทคโนโลยีหลักนำ FP4 ไปใช้ในระดับใหญ่

ผู้ให้บริการคลาวด์นำการใช้ FP4 ด้วยการปรับใช้การผลิตทั่วแพลตฟอร์มหลัก Lambda Labs เสนอ NVIDIA HGX B200 clusters ที่เปิดใช้งาน FP4 เป็น 1-Click Clusters ในขณะที่ CoreWeave บรรลุ 800 tokens ต่อวินาทีบน Llama 3.1 405B models โดยใช้ GPU GB200 เทคโนโลยีขยายไปนอกเหนือจากระบบนิเวศของ NVIDIA - Meta, OpenAI และ Microsoft ปรับใช้ AMD Instinct MI300X สำหรับ production inference ด้วยแผนการใช้ MI350 ที่มีการสนับสนุน FP4 แบบ native

แอปพลิเคชันในโลกจริงแสดงความหลากหลายของ FP4 ทั่วโดเมน บริษัทบริการทางการเงิน รวมทั้งJPMorgan Chase สำรวจ FP4 สำหรับการประเมินความเสี่ยงและการวิเคราะห์ข้อมูลทางเลือก ในขณะที่องค์กรด้านสุขภาพใช้เทคโนโลยีสำหรับแอปพลิเคชัน edge AI บรรลุความเร็ว inference เพิ่มขึ้น 30% ด้วยการลดหน่วยความจำ 50% การปรับใช้การผลิตช่วยให้การตัดสินใจแบบ real-time บนอุปกรณ์ที่จำกัดด้านการคำนวณ ขยายการเข้าถึงของ AI ไปยังสภาพแวดล้อมที่ไม่สามารถทำได้ก่อนหน้านี้

ระบบนิเวศซอฟต์แวร์เป็นผู้ใหญ่อย่างรวดเร็วเพื่อสนับสนุนการใช้งาน TensorRT Model Optimizer ให้ workflows การ quantization FP4 อย่างครอบคลุม ในขณะที่ frameworks เช่น vLLM เพิ่มการสนับสนุน NVFP4 ในช่วงเริ่มต้น Hugging Face โฮสต์ repositories ที่เติบโตของ pre-quantized FP4 model checkpoints รวมทั้ง DeepSeek-R1, Llama 3.1 และตัวแปร FLUX เร่งกำหนดเวลาการปรับใช้สำหรับองค์กร

การปรับเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานช่วยให้ ultra-low precision

การปรับใช้ FP4 ในระดับใหญ่ต้องการการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน โดยเฉพาะในระบบไฟฟ้าและระบายความร้อน NVIDIA GB200 NVL72 ต้องการ120kW ต่อ rack ที่บรรจุ GPU 72 ตัว เกินความสามารถของมากกว่า 95% ของ datacenters ที่มีอยู่ แม้จะมีไฟฟ้า rack สูงกว่า แต่ประสิทธิภาพระดับระบบปรับปรุงอย่างมาก - ระบบ NVL72 เดียวทดแทนระบบ HGX H100 เก้าระบบในขณะที่ใช้พลังงานน้อยกว่า 83% สำหรับการคำนวณเทียบเท่า

การระบายความร้อนด้วยของเหลวกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการปรับใช้ Blackwell เนื่องจาก TDP 1000W ต่อ GPU ระบบระบายความร้อนแบบ direct-to-chip ด้วย cold plates บนส่วนประกอบที่สร้างความร้อนทั้งหมดช่วยให้การทำงานด้วยอุณหภูมิสารทำความเย็น 45°C ช่วยให้ใช้ cooling towers แทน chillers ที่ใช้พลังงานเข้มข้น โซลูชัน DLC-2 ของ Supermicro สนับสนุนถึง GPU B200 96 ตัวต่อ rack ด้วยความสามารถในการระบายความร้อน 250kW สร้างมาตรฐานใหม่สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่มีความหนาแน่นสูง

ข้อกำหนดซอฟต์แวร์ครอบคลุม CUDA drivers ที่อัปเดต, TensorRT-LLM ด้วยการสนับสนุน FP4 แบบ native และเครื่องมือ quantization พิเศษ Post-training quantization ผ่าน TensorRT Model Optimizer ช่วยให้การปรับใช้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่ quantization-aware training ส่งมอบการรักษาความแม่นยำที่เหมาะสมที่สุด วิธี SVDQuant บรรลุความแม่นยำระดับ QAT โดยไม่ต้อง training เสนอความยืดหยุ่นการปรับใช้ที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรการคำนวณจำกัด

Advanced quantization รักษาปัญญาของโมเดล

เทคนิค quantization สมัยใหม่ช่วยให้การปรับใช้ FP4 รักษาความแม่นยำคุณภาพการผลิตผ่านแนวทางที่ซับซ้อน การ dual-level scaling ของ NVIDIA ปรับตัวโดยอัตโนมัติกับการกระจาย tensor values ในขณะที่ Transformer Engine วิเคราะห์มากกว่า 1000 operations เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ scale factors แบบ dynamic การออกแบบร่วม hardware-software นี้ช่วยให้ DeepSeek-R1 บรรลุความแม่นยำ 98.1% ใน FP4 เกิน baseline FP8 ในเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะ

SmoothQuant และ AWQ (Activation-aware Weight Quantization) เป็นตัวแทนของวิธี post-training ที่ล้ำสมัย ช่วยให้ models เช่น Falcon 180B พอดีกับ GPU เดียว สำหรับการรักษาความแม่นยำสูงสุด quantization-aware training จำลอง operations FP4 ระหว่าง fine-tuning ช่วยให้เครือข่ายปรับการกระจาย weight สำหรับการปรับใช้ความละเอียดต่ำ NVIDIA Nemotron 4 models แสดงFP4 quantization แบบไม่สูญเสียผ่าน QAT เท่าเทียมหรือเกิน baseline BF16 performance

ภูมิทัศน์ quantization ยังคงพัฒนาด้วยเทคนิคที่แก้ไขความท้าทายเฉพาะ กลไก outlier handling ป้องกันการยุบตัวของ activation ในเลเยอร์ที่ละเอียดอ่อน ในขณะที่กลยุทธ์ mixed-precision รักษาความละเอียดสูงกว่าสำหรับ operations ที่สำคัญ ความก้าวหน้าเหล่านี้ทำให้ FP4 ทำงานได้ทั่วสถาปัตยกรรมโมเดลที่หลากหลายจาก dense transformers ถึงการออกแบบ mixture-of-experts

มองไปข้างหน้าสู่การใช้งาน ultra-low precision อย่างแพร่หลาย

วิถีทางสำหรับการใช้งาน FP4 ดูน่าสนใจตามโมเมนตัมปัจจุบันและการมองเห็น roadmap รุ่น Rubin ของ NVIDIA เป้าหมาย50 PFLOPs ของ dense FP4 compute เป็นสามเท่าของความสามารถปัจจุบัน ในขณะที่ซีรี่ส์ MI400 ของ AMD สัญญาการเพิ่มประสิทธิภาพ 10 เท่าสำหรับ mixture-of-experts models ความพร้อมใช้งานฮาร์ดแวร์ยังคงเป็นข้อจำกัดหลัก โดยการผลิต B200/B300 ทั้ง 2025 รายงานว่าขายหมดแล้วให้ผู้ให้บริการคลาวด์หลัก

พลวัตต้นทุนสนับสนุนการใช้งานต่อเนื่องอย่างมาก องค์กรรายงานว่าtokens ต่อดอลลาร์เพิ่มขึ้น 40% ด้วย FP4 เมื่อเทียบกับโซลูชันแข่งขัน ในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพด้านพลังงานแก้ไขความกังวลด้านความยั่งยืนที่เพิ่มขึ้น ผลกระทบการ democratization พิสูจน์ที่สำคัญ - ความสามารถที่ก่อนหน้านี้ต้องการ GPU clusters ขนาดใหญ่กลายเป็นเข้าถึงได้สำหรับองค์กรเล็กกว่าผ่านการปรับปรุงประสิทธิภาพหน่วยความจำและการคำนวณ

วิวัฒนาการโครงสร้างพื้นฐานจะเร่งขึ้นเมื่อการระบายความร้อนด้วยของเหลวและการส่งไฟฟ้าความหนาแน่นสูงกลายเป็นมาตรฐานสำหรับการปรับใช้ AI Datacenters ที่ออกแบบสำหรับ racks 50-120kW จะแพร่หลาย สนับสนุนด้วยเทคโนโลยีการระบายความร้อนที่ปรับปรุงแล้วและระบบจัดการไฟฟ้า ความเป็นผู้ใหญ่ของซอฟต์แวร์ยังคงก้าวหน้าด้วยการรวม framework ที่ราบรื่น, pipelines การ quantization อัตโนมัติ และการขยายความพร้อมใช้งาน pre-trained model ลดอุปสรรคต่อการใช้งาน FP4 ทั่วอุตสาหกรรม

References

• NVIDIA Developer. "Introducing NVFP4 for Efficient and Accurate Low-Precision Inference." NVIDIA Technical Blog. Accessed August 5, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

• Wccftech. "NVIDIA Deep-Dives Into Blackwell Infrastructure: NV-HBI Used To Fuse Two AI GPUs Together, 5th Gen Tensor Cores, 5th Gen NVLINK & Spectrum-X Detailed." Accessed August 5, 2025. https://wccftech.com/nvidia-blackwell-ai-deep-dive-nv-hbi-fuse-two-ai-gpus-together-5th-gen-tensor-cores-5th-gen-nvlink-spectrum-x/.

• NVIDIA Developer. "NVIDIA TensorRT Unlocks FP4 Image Generation for NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 Series GPUs." NVIDIA Technical Blog. Accessed August 5, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-unlocks-fp4-image-generation-for-nvidia-blackwell-geforce-rtx-50-series-gpus/.

• Tom's Hardware. "Nvidia announces Blackwell Ultra B300—1.5X faster than B200 with 288GB HBM3e and 15 PFLOPS dense FP4." Accessed August 5, 2025. 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.

• NVIDIA Developer. "NVIDIA Blackwell Delivers World-Record DeepSeek-R1 Inference Performance." NVIDIA Technical Blog. Accessed August 5, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-r1-inference-performance/.

• Lambda. "Accelerate Your AI Workflow with FP4 Quantization on Lambda." Accessed August 5, 2025. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

• HPCwire. "MLPerf v5.0 Reflects the Shift Toward Reasoning in AI Inference." April 2, 2025. https://www.hpcwire.com/2025/04/02/mlperf-v5-0-reflects-the-shift-toward-reasoning-in-ai-inference/.

• Primitiva. "All You Need to Know about Inference Cost." Substack. Accessed August 5, 2025. https://primitiva.substack.com/p/all-you-need-to-know-about-inference.

• Lambda. "Accelerate Your AI Workflow with FP4 Quantization on Lambda." Accessed August 5, 2025. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

• AMD. "AMD Unveils Vision for an Open AI Ecosystem, Detailing New Silicon, Software and Systems at Advancing AI 2025." June 12, 2025. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html.

• Next Platform. "For Financial Services Firms, AI Inference Is As Challenging As Training." July 31, 2025. https://www.nextplatform.com/2025/07/31/for-financial-services-firms-ai-inference-is-as-challenging-as-training/.

• NVIDIA Developer. "Accelerate Generative AI Inference Performance with NVIDIA TensorRT Model Optimizer, Now Publicly Available." NVIDIA Technical Blog. Accessed August 5, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generative-ai-inference-performance-with-nvidia-tensorrt-model-optimizer-now-publicly-available/.

• AMAX. "Top 5 Considerations for Deploying NVIDIA Blackwell." Accessed August 5, 2025. https://www.amax.com/top-5-considerations-for-deploying-nvidia-blackwell/.

• ScienceDirect. "Liquid cooling of data centers: A necessity facing challenges." Accessed August 5, 2025. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359431124007804.

• Supermicro. "NVIDIA Blackwell HGX B200 and GB200 NVL72 Solutions." Accessed August 5, 2025. https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia.

• NVIDIA Developer. "Introducing NVFP4 for Efficient and Accurate Low-Precision Inference." NVIDIA Technical Blog. Accessed August 5, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

• EE Times. "Nvidia's Blackwell Offers FP4, Second-Gen Transformer Engine." March 18, 2024. https://www.eetimes.com/nvidias-blackwell-gpu-offers-fp4-transformer-engine-sharp/.

• BitcoinEthereumNews.com. "Enhancing Large Language Models: NVIDIA's Post-Training Quantization Techniques." Accessed August 5, 2025. https://bitcoinethereumnews.com/tech/enhancing-large-language-models-nvidias-post-training-quantization-techniques/.

• SemiAnalysis. "NVIDIA GTC 2025 – Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman." March 19, 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.

• Fireworks AI. "FireAttention V4: Industry-Leading Latency and Cost Efficiency with FP4." Accessed August 5, 2025. https://fireworks.ai/blog/fireattention-v4-fp4-b200.