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泉源：荆州市融媒体中心 宣布时间： 2025-08-15 08:47:51

OpenAI在最新的开源模子gpt-oss上选用的MXFP4数据类型，，，直接让推理资源暴降75%！

更惊人的是，，，MXFP4在把内存占用降为同妄想BF16模子的四分之一的一起，，，还把天生token的速率前进了整整4倍。。。。。

换句话说，，，这一操作直接把1200亿参数的大模子塞进80GB显存的显卡，，，哪怕是只要16GB显存的显卡也能跑200亿参数的版别。。。。。

（注：显存容量通�；；；；；岽笥贑heckpoint Size）

较量以往的数据类型，，，MXFP4供应了极高的性价比，，，模子运转所需的硬件资源仅为之前的四分之一。。。。。

MXFP4有什么法力？？？

在gpt-oss中，，，OpenAI将MXFP4量化使用于约莫90%的权重，，，这一操作的直接念头（收益）即是让模子运转资源变得愈加廉价。。。。。

将gpt-oss模子量化为MXFP4 后，，，狂言语模子的占用内存仅为等妄想BF16模子的1/4，，，并且天生token的速率最高可前进4倍。。。。。

怎样经由改动数据类型下降模子运转资源？？？这儿的逻辑是这样的：

模子的运转资笔器要由权重存储和内存带宽两个部分组成。。。。。

前者是模子参数寄存和占用的空间，，，也即是存储它们所需求的字节数。。。。。

后者则是模子在推理时，，，数据读写速率和容量的约束。。。。。

数据类型的改动将直接影响权重存储和内存带宽的占用。。。。。

例如，，，古板模子权重通常用FP32（32位浮点数）存储，，，每个参数占用4字节内存。。。。。

若是用MXFP4，，，那么每个权重只要半字节，，，权重存储巨细是FP32的1/8，，，这就极大地缩短了权重数据量的巨细。。。。。

这一缩短不但下降了模子的存储空间，，，还能让模子在相同的带宽下完结更快地数据读取和写入，，，然后前进推理速率。。。。。

由此，，，经由改动数据类型就能完成推理资源的降本增效。。。。。

那么，，，MXFP4是怎样完成这一点的？？？

MXFP4

MXFP4的全称是微缩放4位浮点数（Micro-scaling Floating Point 4-bit），，，是由Open Compute Project (OCP) 界说的4位浮点数据类型。。。。。

（注：OCP是Facebook于2011年建议的超大妄想数据中心协作安排，，，旨在下降数据中心组件资源并前进可获取性。。。。。）

在深度学习领域中，，，数据类型的精度和功率一直是钻研者取舍的要点。。。。。

例如，，，古板的FP4只要四位，，，1位符号我爱&阴阳别墅动漫在线观看#30475;动漫唐王归来动漫在线观看;在线观看位（标明正负），，，2位指数位（决议数值的量级），，，1位尾数位（标明小数部分）。。。。。

这种标明步伐只管缩短了数据量，，，但也导致了十分有限的可标明的数值规模，，，它只能标明8个正数和8个负数。。。。。

相较之下，，，BF16（1位符号位，，，8位指数位和7 位尾数位）则能标明 65,536个数值，，，不过标明规模的添加也带来了核算资源的上升。。。。。

若是为了前进核算功率，，，直接把这4个BF16数值：0.0625、0.375、0.078125、0.25直接转换成FP4，，，那么它们会酿成 0、0.5、0、0.5。。。。。

不难看出，，，这样的过失显然是无法遭受的。。。。。

以是，，，为了在削减数据量的一起包管肯定的精度，，，MXFP4经由将一组高精度数值（默许32个）乘以一个公共缩放因子（这个缩放因子是一个8位二进制指数）。。。。。这样，，，咱们前面那4个BF16数值就会酿成 1、6、1.5、4。。。。。

这样就既完成了极致的数据巨细，，，又坚持了数值间巨细联系的精度。。。。。

别的，，，这一历程的完成还与核算硬件相关。。。。。

一样平常规则是，，，每将浮点精度折半，，，芯片的浮点吞吐量就能翻倍。。。。。

例如，，，一个B200SXM模�？？榈呐蹷F16运算功效约为2.2 petaFLOPS，，，降到FP4（Nvidia Blackwell 芯片供应硬件加速）后，，，就能前进到9petaFLOPS。。。。。

只管这会在吞吐量上带来一些前进，，，但在推理阶段，，，更多FLOPS的寄义主要是削减模子起源天生谜底的期待时间。。。。。

值得注重的是，，，运转MXFP4模子唐王归来动漫在线观看阴阳别墅动漫在线观看ong>5105;爱看动漫在线观看trong>并不要求硬件有须要原生支持FP4。。。。。

用于训练gpt-oss的Nvidia H100就不支持原生FP4，，，不过它仍然能够运转，，，仅仅无法享用该数据类型的悉数优势。。。。。

低精度与核算量的取舍

事实上，，，MXFP4并不是新看法。。。。。早在2023年的陈述中，，，OCP就在陈述《OCP Microscaling Formats (MX) Specification Version 1.0》中详细介绍过这一数据类型。。。。。

可是，，，这种低精度的数据类型通常被以为是对性价比的退让，，，由于精度下降会导致质量丧失。。。。。丧失的水平取决于详细的量化步伐。。。。。

不过，，，现已有知足多的钻研标明，，，将数据精度从16位降到8位，，，在狂言语模子场景下简直没有质量丧失，，，这种精度现已知足支持模子的正常作业。。。。。

事实上，，，一些模子开发者，，，例如DeepSeek现已起源直接用FP8举行训练。。。。。

别的，，，只管MXFP4比规范FP4好得多，，，但它也有弱点。。。。。

例如，，，英伟达就以为这种数据类型较量FP8仍或许泛起质量下降，，，部分缘故原由是其缩放块巨细（Scaling Block Size）为32，，，不可细�；；；；；�。。。。。

为此，，，英伟达推出了自己的微缩放数据类型NVFP4，，，经由将缩放块巨细降至16和运用FP8缩放因子来前进质量。。。。。

这简直等同于FP8的作业方法。。。。。只不过MXFP4是在张量内部的小块上使用缩放因子，，，而不是作用于整个张量，，，然后在数值之间完成更细的粒度。。。。。

最终，，，在gpt-oss上，，，OpenAI只运用了MXFP4。。。。。

鉴于OpenAI在AI领域上的影响力，，，这基本上就即是在说：

若是MXFP4对咱们够用，，，那对你也应该够用。。。。。

参阅链接

[1]https://www.theregister.com/2025/08/10/openai_mxfp4/

[2]https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

[3]https://www.opencompute.org/documents/ocp-microscaling-formats-mx-v1-0-spec-final-pdf

本文来自微信公共号“量子位”，，，36氪经授权宣布。。。。。

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