FP8 精度是一種浮點數表示格式，代表了 8-bit 浮點數。它是最新引入的數值精度形式，主要用於深度學習中的 AI 訓練和推論，旨在在性能與數據精度之間取得更好的平衡。
1. FP8 精度的基本概念
- 浮點數表示格式： 浮點數是一種數據表示方式，分為 符號位、指數位 和 尾數位。FP8 格式的浮點數用 8 位來存儲：
- 1 位：符號位（正數或負數）。
- 4 位：指數位（用來表示數值範圍的大小）。
- 3 位：尾數位（用來表示數值的精度）。
- 表示範圍： 相較於常見的 FP32（32-bit 浮點數）和 FP16（16-bit 浮點數），FP8 的表示範圍和精度更小，但在 AI 運算中足以滿足大多數需求。
2. 為什麼引入 FP8？
在深度學習中，數值計算通常需要高效和快速的運算。FP8 精度的引入是為了平衡性能與資源需求：
- 更小的數據存儲：
- 使用 FP8 可以大幅減少顯存和內存占用。
- 適合超大規模的 AI 模型（如 GPT、BERT），因為這些模型通常需要處理數十億參數。
- 計算速度提升：
- FP8 所需的硬體資源較少，運算速度顯著提升。
- 適合推論階段的高效處理。
- 能效比更高：
- GPU 能以更低的功耗執行 FP8 運算，相較於 FP16 或 FP32，能效比有顯著改善。
3. FP8 的優勢與挑戰
優勢：
- 高效性：
- 使用 FP8 格式，單位時間內可以完成更多的計算。
- 適合 GPU 的大規模並行計算。
- 存儲節省：
- 減少了模型存儲和傳輸所需的帶寬。
- 兼容性：
- FP8 通常與 NVIDIA Hopper 架構（如 H100 GPU）等新一代硬體結合使用，充分發揮其性能潛力。
挑戰：
- 數值穩定性：
- 因為尾數位較少（只有 3 位），數值精度可能不足，尤其是在非常小或非常大的數值範圍中。
- 在訓練 AI 模型時，可能導致模型的收斂變慢。
- 硬體需求：
- 需要特定的硬體支援，例如 NVIDIA 的 Hopper 架構，其他舊型 GPU 無法利用 FP8 的優勢。
4. FP8 在深度學習中的應用
FP8 精度在 AI 訓練 和 推論 中都有潛在應用，但更多應用於以下場景：- 推論階段：
- 在推論階段，模型參數已經固定，使用 FP8 可以顯著降低計算和存儲成本。
- 混合精度訓練：
- 在模型訓練中，FP8 可以用於中間計算或梯度計算，而關鍵數據（如損失值）仍用更高的精度（如 FP16 或 FP32）來計算。
- 生成式 AI 模型：
- 在處理大語言模型（如 GPT-4）或影像生成模型（如 Stable Diffusion）時，FP8 能有效提升效率。
5. FP8 的硬體支援
NVIDIA 的 Hopper 架構（H100 GPU）是首批專門為 FP8 計算優化的硬體架構，提供：
- Transformer Engine：專為大規模 NLP 模型和生成式 AI 設計，能有效利用 FP8 進行加速。
- 混合精度計算技術：在 FP8 和 FP16 之間動態切換，實現性能與精度的平衡。
6. FP8 與其他精度格式的比較
總結
FP8 精度是一種 高效、低功耗的數據格式，主要用於深度學習模型的推論和訓練。雖然精度較低，但通過與其他高精度格式結合使用，可以顯著提高大規模 AI 模型的運算效率，是未來深度學習硬體的重要方向。
