NVIDIA FP4 інференс забезпечує ефективність у 50 разів вищу

Технологія FP4 від NVIDIA досягає підвищення енергоефективності у 25-50 разів, зберігаючи майже ідентичну точність порівняно з форматами вищої точності, що принципово трансформує економіку розгортання AI. Формат NVFP4 архітектури Blackwell забезпечує до 4x покращення продуктивності порівняно з інференсом FP8 завдяки складному двохрівневому масштабуванню та Tensor Core п'ятого покоління. Основні хмарні провайдери та AI-компанії швидко впроваджують FP4 для продакшн навантажень, при цьому DeepSeek-R1 досягає понад 250 токенів на секунду на користувача на одиночних GPU. Цей прорив дозволяє обслуговувати масивні мовні моделі як Llama 3.1 405B із зменшенням пам'яті у 3.5 рази порівняно з FP16, роблячи передові AI можливості доступними в безпрецедентному масштабі та ефективності.

Архітектура, що забезпечує інференс надвисокої точності

NVFP4 від NVIDIA являє собою складну еволюцію числових форматів, використовуючи структуру E2M1 (1 знаковий біт, два біти експоненти, один біт мантиси), посилену двохрівневим масштабуванням. Перший рівень застосовує масштабні коефіцієнти E4M3 FP8 до мікроблоків із 16 значеннями, тоді як другий масштаб FP32 на тензор забезпечує глобальне налаштування діапазону. Цей підхід досягає 88% меншої помилки квантування порівняно з простішими методами масштабування степеня двійки, як MXFP4.

GPU Blackwell B200 реалізує це через 208 мільярдів транзисторів у двочіповій конструкції, з'єднаних через інтерфейс NV-HBI 10TB/с, що забезпечує програмно-прозору роботу. Tensor Core п'ятого покоління надають нативну підтримку NVFP4 з апаратно-прискореним масштабуванням, досягаючи 20 PetaFLOPS продуктивності FP4. Архітектура включає спеціалізовану Tensor Memory (TMEM) поблизу обчислювальних одиниць, зменшуючи енергію переміщення даних та забезпечуючи стабільну високу пропускну здатність.

Споживчі реалізації з'являються через серію GeForce RTX 50, приносячи можливості FP4 до настільних систем з до 4000 AI TOPS. Ці GPU забезпечують локальну генерацію зображень FLUX з прискоренням у 3.9 рази проти FP8, демонструючи життєздатність FP4 поза розгортаннями дата-центрів. Майбутній Blackwell Ultra (B300/GB300) просуває межі далі з пам'яттю 288GB HBM3E та покращенням продуктивності у 1.5 рази, позиціонуючись на 1.1 ExaFLOPS на систему GB300 NVL72.

Метрики продуктивності переформатовують економіку інференсу

Дані бенчмаркінгу розкривають трансформативний вплив FP4 на продуктивність AI інференсу. DeepSeek-R1 671B досягає понад 3x покращення пропускної здатності на B200 FP4 порівняно з H200 FP8, з одиночними системами DGX B200, що забезпечують понад 30,000 токенів на секунду. Критично, деградація точності залишається мінімальною - оцінка MMLU DeepSeek-R1 падає лише на 0.1% (з 90.8% до 90.7%) при квантуванні з FP8 до FP4.

Технологія забезпечує драматичне підвищення ефективності пам'яті. Llama 3.1 405B потребує 140GB в FP32, але лише 17.5GB в FP4, зменшення у 8 разів, що дозволяє обслуговувати масивні моделі на менших конфігураціях GPU. Генерація зображень FLUX демонструє подібні переваги з використанням пам'яті FP16 51.4GB, що падає до 9.9GB в режимі FP4 low-VRAM, зберігаючи метрики візуальної якості.

Результати MLPerf v5.0 підтверджують продакшн життєздатність, з медіанною продуктивністю Llama 2 70B, що подвоюється рік до року, та найкращими оцінками, що покращуються у 3.3 рази. Підвищення енергоефективності виявляється так само вражаючим - 10 джоулів на токен H100 падає до 0.4 джоулів на B200 та 0.2 джоулів на B300, представляючи до 50x покращення. Ці метрики безпосередньо трансформуються в операційні заощадження витрат, з індустрією, що переживає приблизно 90% зменшення вартості GPU інференсу впродовж 2024-2025.

Основні технологічні компанії розгортають FP4 в масштабі

Хмарні провайдери лідирують у впровадженні FP4 з продакшн розгортаннями на основних платформах. Lambda Labs пропонують кластери NVIDIA HGX B200 з підтримкою FP4 як 1-Click Clusters, тоді як CoreWeave досягає 800 токенів на секунду на моделях Llama 3.1 405B, використовуючи GPU GB200. Технологія поширюється за межі екосистеми NVIDIA - Meta, OpenAI та Microsoft розгортають AMD Instinct MI300X для продакшн інференсу з запланованим впровадженням MI350 з нативною підтримкою FP4.

Реальні застосування демонструють універсальність FP4 у різних доменах. Фінансові компанії, включно з JPMorgan Chase, досліджують FP4 для оцінки ризиків та аналізу альтернативних даних, тоді як організації охорони здоров'я використовують технологію для edge AI застосувань, досягаючи 30% прискорення інференсу з 50% зменшенням пам'яті. Розгортання у виробництві дозволяють прийняття рішень в реальному часі на обчислювально обмежених пристроях, розширюючи досяжність AI в раніше неможливі середовища.

Програмна екосистема швидко дозріває для підтримки впровадження. TensorRT Model Optimizer забезпечує комплексні робочі процеси квантування FP4, тоді як фреймворки як vLLM додають раннє підтримку NVFP4. Hugging Face розміщує зростаючі репозиторії попередньо квантованих чекпоінтів моделей FP4, включно з DeepSeek-R1, Llama 3.1 та варіантами FLUX, прискорюючи часові рамки розгортання для організацій.

Трансформація інфраструктури дозволяє надвисоку точність

Розгортання FP4 в масштабі вимагає фундаментальних змін інфраструктури, особливо в системах живлення та охолодження. NVIDIA GB200 NVL72 потребує 120kW на стійку, що розміщує 72 GPU, перевищуючи можливості понад 95% існуючих дата-центрів. Незважаючи на вищу потужність стійки, системна ефективність покращується драматично - одна система NVL72 замінює дев'ять систем HGX H100, споживаючи на 83% менше енергії для еквівалентних обчислень.

Рідинне охолодження стає обов'язковим для розгортань Blackwell через TDP 1000W на GPU. Системи прямого охолодження чіпу з холодними пластинами на всіх компонентах, що генерують тепло, дозволяють роботу з температурами охолоджувача 45°C, дозволяючи вежі охолодження замість енергоємних чілерів. Рішення DLC-2 від Supermicro підтримує до 96 GPU B200 на стійку з ємністю охолодження 250kW, встановлюючи нові стандарти для високощільної AI інфраструктури.

Програмні вимоги охоплюють оновлені драйвери CUDA, TensorRT-LLM з нативною підтримкою FP4 та спеціалізовані інструменти квантування. Пост-тренувальне квантування через TensorRT Model Optimizer дозволяє швидке розгортання, тоді як квантування-обізнане тренування забезпечує оптимальне збереження точності. Метод SVDQuant досягає точності рівня QAT без тренування, пропонуючи привабливу гнучкість розгортання для організацій з обмеженими обчислювальними ресурсами.

Передове квантування зберігає інтелект моделей

Сучасні техніки квантування забезпечують, що розгортання FP4 підтримує продакшн якісну точність через складні підходи. Двохрівневе масштабування NVIDIA автоматично адаптується до розподілу значень тензорів, тоді як Transformer Engine аналізує понад 1000 операцій для динамічної оптимізації масштабних факторів. Цей спільний дизайн апаратури та програмного забезпечення дозволяє DeepSeek-R1 досягати 98.1% точності в FP4, перевершуючи свій базовий рівень FP8 на специфічних бенчмарках.

SmoothQuant та AWQ (Activation-aware Weight Quantization) представляють передові пост-тренувальні методи, дозволяючи моделям як Falcon 180B поміщатися на одиночні GPU. Для максимального збереження точності квантування-обізнане тренування симулює операції FP4 під час тонкого налаштування, дозволяючи мережам адаптувати розподіли ваг для розгортання низької точності. Моделі Nemotron 4 від NVIDIA демонструють безвтратне квантування FP4 через QAT, відповідаючи або перевершуючи базову продуктивність BF16.

Ландшафт квантування продовжує еволюціонувати з техніками, що адресують специфічні виклики. Механізми обробки викидів запобігають колапсу активації в чутливих шарах, тоді як стратегії змішаної точності підтримують вищу точність для критичних операцій. Ці досягнення роблять FP4 життєздатним у різноманітних архітектурах моделей від щільних трансформерів до конструкцій mixture-of-experts.

Погляд вперед на широке впровадження надвисокої точності

Траєкторія впровадження FP4 виглядає переконливою на основі поточного моментуму та видимості дорожньої карти. Покоління Rubin від NVIDIA націлене на 50 PFLOPs щільних обчислень FP4, потроюючи поточні можливості, тоді як серія MI400 від AMD обіцяє 10x покращення продуктивності для mixture-of-experts моделей. Доступність апаратури залишається основним обмеженням, з усім виробництвом B200/B300 2025 року, нібито розпроданим основним хмарним провайдерам.

Динаміка витрат сильно сприяє продовженню впровадження. Організації повідомляють до 40% більше токенів на долар з FP4 проти конкуруючих рішень, тоді як підвищення енергоефективності адресують зростаючі проблеми сталості. Ефект демократизації виявляється значущим - можливості, що раніше потребували масивних кластерів GPU, стають доступними меншим організаціям через покращення ефективності пам'яті та обчислень.

Еволюція інфраструктури прискориться, оскільки рідинне охолодження та високощільна подача живлення стануть стандартом для AI розгортань. Дата-центри, розроблені для стійок 50-120kW, поширяться, підтримувані покращеними технологіями охолодження та системами управління живленням. Зрілість програмного забезпечення продовжує просуватися з безшовною інтеграцією фреймворків, автоматизованими конвеєрами квантування та розширюваною доступністю попередньо тренованих моделей, зменшуючи бар'єри для впровадження FP4 у різних індустріях.

Посилання

• 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.