和 FP4 之间的主要区别：准确度与性能

[Noyonhasan602]

什么是FP4？ 4 位浮点基础知识
FP4 是一种使用 4 位表示数字的格式，比 FP8 还要少。由于只有 4 位，因此在分配指数和尾数时需要一些巧妙的方法，这不可避免地会导致精度的损失。但由于它可以最大限度地减少内存消耗，因此有望用于轻量级AI推理和边缘设备。 FP4不太适合对准确度要求较高的AI训练，但对于推理处理和简单的数值计算比较有效。

FP8
FP8与FP4最大的区别在于精度和计算性能的平衡。 FP8是一种通过指数和尾数的组合，在保证一定精度的同时减少计算负荷的格式。另一方面，由于FP4的位数极少，因此能够表达的数值范围较窄，误差较大。因此，FP8 既用于 AI 训练也用于推理，而 FP4 通常主要用于推理。

FP8和FP4在AI训练和推理中的应用范围
FP8与FP4在AI训练和推理方面的适用范围存在明显 rcs 数据白俄罗斯 差异。 FP8 在训练阶段也可用，减少内存使用量，同时仍保持足够的准确度。另一方面，FP4 不适合训练，主要用于推理处理。在推理处理过程中，准确度的轻微损失可能不会产生太大影响，因为训练有素的模型会处理数据。因此，FP4 通常用于实现实时处理，同时最小化计算负荷。

实际基准测试比较结果
使用真实 AI 模型的基准测试清楚地显示了 FP8 和 FP4 之间的差异。例如在使用NVIDIA的Hopper架构的测试中，使用FP8的模型实现了更快的计算速度，同时保持与FP16相同的精度。另一方面，当使用FP4时，计算速度进一步提高，但准确度却明显下降。这些结果表明，FP8 适用于平衡准确性和性能的应用程序，而 FP4 则非常适合需要高速推理处理的情况。