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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：显存容量通常� ；；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位符号将进酒小说无删媚者无疆全文原者无删减3;百度云位（标明正负），，都市妖怪无删减免费观看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模浚�？？？？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
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，，不可细粒� ；；�。。。
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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