NVIDIA's FP4 Inference Mang Lại Hiệu Suất Gấp 50 Lần

Công nghệ FP4 của NVIDIA đạt được hiệu quả năng lượng cao hơn 25-50 lần trong khi vẫn duy trì độ chính xác gần như tương đương với các định dạng độ chính xác cao hơn, thay đổi căn bản kinh tế triển khai AI. Định dạng NVFP4 của kiến trúc Blackwell mang lại cải thiện hiệu suất lên tới 4 lần so với suy luận FP8 thông qua khả năng mở rộng hai cấp độ tinh vi và Tensor Cores thế hệ thứ năm. Các nhà cung cấp đám mây lớn và công ty AI đang nhanh chóng áp dụng FP4 cho các tải công việc sản xuất, với DeepSeek-R1 đạt được hơn 250 token mỗi giây cho mỗi người dùng trên GPU đơn. Đột phá này cho phép phục vụ các mô hình ngôn ngữ khổng lồ như Llama 3.1 405B với việc giảm bộ nhớ 3.5 lần so với FP16, làm cho các khả năng AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận ở quy mô và hiệu quả chưa từng có.

Kiến trúc hỗ trợ suy luận độ chính xác cực thấp

NVFP4 của NVIDIA đại diện cho một sự phát triển tinh vi trong các định dạng số, sử dụng cấu trúc E2M1 (1 bit dấu, hai bit số mũ, một bit mantissa) được tăng cường với khả năng mở rộng hai cấp độ. Cấp độ đầu tiên áp dụng các yếu tố mở rộng E4M3 FP8 cho các khối nhỏ 16 giá trị, trong khi quy mô FP32 per-tensor cấp thứ hai cung cấp điều chỉnh phạm vi toàn cục. Phương pháp này đạt được lỗi lượng tử hóa thấp hơn 88% so với các phương pháp mở rộng power-of-two đơn giản hơn như MXFP4.

GPU Blackwell B200 triển khai điều này thông qua 208 tỷ transistor trong thiết kế dual-die, được kết nối qua giao diện NV-HBI 10TB/s cho phép hoạt động trong suốt với phần mềm. Tensor Cores thế hệ thứ năm cung cấp hỗ trợ NVFP4 gốc với khả năng mở rộng tăng tốc phần cứng, đạt được hiệu suất FP4 20 PetaFLOPS. Kiến trúc bao gồm Tensor Memory (TMEM) chuyên dụng gần các đơn vị tính toán, giảm năng lượng di chuyển dữ liệu và cho phép duy trì thông lượng cao.

Các triển khai tiêu dùng đến thông qua dòng GeForce RTX 50, mang khả năng FP4 đến hệ thống desktop với tới 4000 AI TOPS. Những GPU này cho phép tạo hình ảnh FLUX cục bộ với tốc độ nhanh hơn 3.9 lần so với FP8, chứng minh tính khả thi của FP4 ngoài các triển khai datacenter. Blackwell Ultra sắp tới (B300/GB300) đẩy ranh giới xa hơn với bộ nhớ HBM3E 288GB và cải thiện hiệu suất 1.5 lần, định vị cho 1.1 ExaFLOPS mỗi hệ thống GB300 NVL72.

Các chỉ số hiệu suất định hình lại kinh tế suy luận

Dữ liệu benchmark tiết lộ tác động biến đổi của FP4 đối với hiệu suất suy luận AI. DeepSeek-R1 671B đạt được cải thiện thông lượng hơn 3 lần trên B200 FP4 so với H200 FP8, với các hệ thống DGX B200 đơn mang lại hơn 30,000 token mỗi giây. Quan trọng, sự suy giảm độ chính xác vẫn tối thiểu - điểm MMLU của DeepSeek-R1 chỉ giảm 0.1% (90.8% xuống 90.7%) khi lượng tử hóa từ FP8 sang FP4.

Công nghệ cho phép đạt được lợi ích hiệu quả bộ nhớ đáng kể. Llama 3.1 405B cần 140GB trong FP32 nhưng chỉ 17.5GB trong FP4, giảm 8 lần cho phép phục vụ các mô hình khổng lồ trên cấu hình GPU nhỏ hơn. Tạo hình ảnh FLUX thể hiện lợi ích tương tự với việc sử dụng bộ nhớ FP16 51.4GB giảm xuống 9.9GB trong chế độ FP4 low-VRAM trong khi vẫn duy trì các chỉ số chất lượng hình ảnh.

Kết quả MLPerf v5.0 xác nhận khả năng sản xuất, với hiệu suất Llama 2 70B trung vị tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm trước và điểm số tốt nhất cải thiện 3.3 lần. Lợi ích hiệu quả năng lượng cũng ấn tượng không kém - 10 joule mỗi token của H100 giảm xuống 0.4 joule trên B200 và 0.2 joule trên B300, đại diện cho cải thiện lên tới 50 lần. Những chỉ số này chuyển đổi trực tiếp thành tiết kiệm chi phí hoạt động, với ngành công nghiệp trải qua giảm khoảng 90% chi phí suy luận GPU qua 2024-2025.

Các công ty công nghệ lớn triển khai FP4 ở quy mô lớn

Các nhà cung cấp đám mây dẫn đầu việc áp dụng FP4 với các triển khai sản xuất trên các nền tảng lớn. Lambda Labs cung cấp cụm NVIDIA HGX B200 hỗ trợ FP4 như 1-Click Clusters, trong khi CoreWeave đạt được 800 token mỗi giây trên các mô hình Llama 3.1 405B sử dụng GPU GB200. Công nghệ mở rộng ngoài hệ sinh thái của NVIDIA - Meta, OpenAI, và Microsoft triển khai AMD Instinct MI300X cho suy luận sản xuất với kế hoạch áp dụng MI350 có hỗ trợ FP4 gốc.

Các ứng dụng thực tế chứng minh tính linh hoạt của FP4 trên các lĩnh vực. Các công ty dịch vụ tài chính, bao gồm JPMorgan Chase, khám phá FP4 cho đánh giá rủi ro và phân tích dữ liệu thay thế, trong khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe tận dụng công nghệ cho ứng dụng AI edge, đạt được tăng tốc độ suy luận 30% với giảm bộ nhớ 50%. Các triển khai sản xuất cho phép ra quyết định thời gian thực trên các thiết bị hạn chế tính toán, mở rộng tầm với của AI vào các môi trường trước đây không khả thi.

Hệ sinh thái phần mềm phát triển nhanh chóng để hỗ trợ việc áp dụng. TensorRT Model Optimizer cung cấp quy trình lượng tử hóa FP4 toàn diện, trong khi các framework như vLLM thêm hỗ trợ NVFP4 sớm. Hugging Face lưu trữ các kho lưu trữ ngày càng tăng của các checkpoint mô hình FP4 được lượng tử hóa trước, bao gồm DeepSeek-R1, Llama 3.1, và các biến thể FLUX, tăng tốc thời gian triển khai cho các tổ chức.

Chuyển đổi cơ sở hạ tầng cho phép độ chính xác cực thấp

Triển khai FP4 ở quy mô lớn đòi hỏi những thay đổi cơ sở hạ tầng cơ bản, đặc biệt trong các hệ thống điện và làm mát. NVIDIA GB200 NVL72 cần 120kW mỗi rack chứa 72 GPU, vượt quá khả năng của hơn 95% các datacenter hiện có. Mặc dù công suất rack cao hơn, hiệu quả cấp hệ thống cải thiện đáng kể - một hệ thống NVL72 đơn thay thế chín hệ thống HGX H100 trong khi tiêu thụ ít hơn 83% công suất cho tính toán tương đương.

Làm mát lỏng trở thành bắt buộc cho các triển khai Blackwell do TDP 1000W mỗi GPU. Hệ thống làm mát trực tiếp tới chip với các tấm lạnh trên tất cả các thành phần tạo nhiệt cho phép hoạt động với nhiệt độ chất làm mát 45°C, cho phép tháp làm mát thay vì chiller tiêu thụ năng lượng cao. Giải pháp DLC-2 của Supermicro hỗ trợ lên tới 96 GPU B200 mỗi rack với khả năng làm mát 250kW, thiết lập các tiêu chuẩn mới cho cơ sở hạ tầng AI mật độ cao.

Yêu cầu phần mềm bao gồm driver CUDA được cập nhật, TensorRT-LLM với hỗ trợ FP4 gốc, và các công cụ lượng tử hóa chuyên biệt. Lượng tử hóa sau huấn luyện thông qua TensorRT Model Optimizer cho phép triển khai nhanh chóng, trong khi huấn luyện nhận biết lượng tử hóa mang lại bảo tồn độ chính xác tối ưu. Phương pháp SVDQuant đạt được độ chính xác cấp QAT mà không cần huấn luyện, cung cấp tính linh hoạt triển khai hấp dẫn cho các tổ chức với tài nguyên tính toán hạn chế.

Lượng tử hóa tiên tiến bảo tồn trí thông minh mô hình

Các kỹ thuật lượng tử hóa hiện đại đảm bảo triển khai FP4 duy trì độ chính xác chất lượng sản xuất thông qua các phương pháp tinh vi. Khả năng mở rộng hai cấp độ của NVIDIA tự động thích ứng với phân phối giá trị tensor, trong khi Transformer Engine phân tích hơn 1000 hoạt động để tối ưu hóa các yếu tố quy mô một cách động. Thiết kế đồng phần cứng-phần mềm này cho phép DeepSeek-R1 đạt được độ chính xác 98.1% trong FP4, vượt qua baseline FP8 trên các benchmark cụ thể.

SmoothQuant và AWQ (Activation-aware Weight Quantization) đại diện cho các phương pháp sau huấn luyện tiên tiến, cho phép các mô hình như Falcon 180B vừa với GPU đơn. Để bảo tồn độ chính xác tối đa, huấn luyện nhận biết lượng tử hóa mô phỏng các hoạt động FP4 trong quá trình fine-tuning, cho phép mạng thích ứng phân phối trọng số cho triển khai độ chính xác thấp. Các mô hình Nemotron 4 của NVIDIA chứng minh lượng tử hóa FP4 không mất mát thông qua QAT, đạt hoặc vượt hiệu suất baseline BF16.

Cảnh quan lượng tử hóa tiếp tục phát triển với các kỹ thuật giải quyết những thách thức cụ thể. Cơ chế xử lý outlier ngăn chặn sự sụp đổ kích hoạt trong các lớp nhạy cảm, trong khi các chiến lược độ chính xác hỗn hợp duy trì độ chính xác cao hơn cho các hoạt động quan trọng. Những tiến bộ này làm cho FP4 khả thi trên các kiến trúc mô hình đa dạng từ transformer dày đặc đến thiết kế mixture-of-experts.

Nhìn về phía trước việc áp dụng độ chính xác cực thấp rộng rãi

Quỹ đạo áp dụng FP4 có vẻ hấp dẫn dựa trên động lực hiện tại và tầm nhìn roadmap. Thế hệ Rubin của NVIDIA nhắm mục tiêu 50 PFLOPs tính toán FP4 dày đặc, gấp ba lần khả năng hiện tại, trong khi dòng MI400 của AMD hứa hẹn lợi ích hiệu suất 10 lần cho các mô hình mixture-of-experts. Tính khả dụng phần cứng vẫn là ràng buộc chính, với toàn bộ sản xuất B200/B300 2025 được báo cáo đã bán hết cho các nhà cung cấp đám mây lớn.

Động lực chi phí mạnh mẽ ủng hộ việc tiếp tục áp dụng. Các tổ chức báo cáo lên tới 40% token nhiều hơn mỗi đô la với FP4 so với các giải pháp cạnh tranh, trong khi lợi ích hiệu quả năng lượng giải quyết mối quan tâm bền vững ngày càng tăng. Hiệu ứng dân chủ hóa chứng minh đáng kể - các khả năng trước đây đòi hỏi cụm GPU khổng lồ trở nên dễ tiếp cận với các tổ chức nhỏ hơn thông qua cải thiện hiệu quả bộ nhớ và tính toán.

Sự phát triển cơ sở hạ tầng sẽ tăng tốc khi làm mát lỏng và cung cấp điện mật độ cao trở thành tiêu chuẩn cho các triển khai AI. Datacenter được thiết kế cho rack 50-120kW sẽ phổ biến, được hỗ trợ bởi công nghệ làm mát cải thiện và hệ thống quản lý điện. Sự trưởng thành phần mềm tiếp tục tiến bộ với tích hợp framework liền mạch, pipeline lượng tử hóa tự động, và tính khả dụng mô hình được huấn luyện trước mở rộng, giảm rào cản áp dụng FP4 trên các ngành công nghiệp.

Tài liệu tham khảo

• 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.