NVIDIA's FP4-inferentie levert 50x efficiëntie

NVIDIA's FP4 technologie bereikt 25-50x energie-efficiëntiewinst met behoud van bijna identieke nauwkeurigheid als hogere precisie formaten, waardoor de economische aspecten van de inzet van AI fundamenteel worden veranderd. Het NVFP4-formaat van de Blackwell-architectuur levert tot 4x betere prestaties dan FP8-inferentie dankzij geavanceerde schaling op twee niveaus en Tensor Cores van de vijfde generatie. Grote cloudproviders en AI-bedrijven passen FP4 snel toe voor productieworkloads, waarbij DeepSeek-R1 meer dan 250 tokens per seconde per gebruiker op enkele GPU's bereikt. Deze doorbraak maakt het mogelijk om enorme taalmodellen zoals Llama 3.1 405B te serveren met een geheugenreductie van 3,5x ten opzichte van FP16, waardoor geavanceerde AI-mogelijkheden toegankelijk worden op een ongekende schaal en met een ongekende efficiëntie.

De architectuur die ultralage precisie-inferentie mogelijk maakt

NVIDIA's NVFP4 vertegenwoordigt een verfijnde evolutie in numerieke formaten, gebruikmakend van een E2M1 structuur (1 tekenbit, twee exponentbits, één mantissebit) verbeterd met schaling op twee niveaus. Het eerste niveau past E4M3 FP8 schaalfactoren toe op 16-waarde microblokken, terwijl een tweede FP32 per-tensor schaal globale bereikaanpassing biedt. Deze aanpak bereikt een 88% lagere kwantisatiefout vergeleken met eenvoudigere power-of-two schalingsmethoden zoals MXFP4.

De Blackwell B200 GPU implementeert dit door middel van 208 miljard transistors in een dual-die ontwerp, verbonden via een 10TB/s NV-HBI interface die softwaretransparante werking mogelijk maakt. Tensor Cores van de vijfde generatie bieden native NVFP4-ondersteuning met hardwareversnelde schaling, waarmee 20 PetaFLOPS aan FP4-prestaties worden bereikt. De architectuur bevat specifiek Tensor Memory (TMEM) in de buurt van compute-units, waardoor de energie voor gegevensverplaatsing wordt verminderd en een aanhoudend hoge doorvoer mogelijk is.

Consumentenimplementaties komen met de GeForce RTX 50-serie, waarmee FP4-mogelijkheden naar desktopsystemen met maximaal 4000 AI TOPS worden gebracht. Deze GPU's maken lokale FLUX-beeldgeneratie mogelijk met een 3,9x hogere snelheid in vergelijking met FP8, waarmee de levensvatbaarheid van FP4 buiten datacenterimplementaties wordt aangetoond. De komende Blackwell Ultra (B300/GB300) verlegt de grenzen nog verder met 288 GB HBM3E-geheugen en 1,5x prestatieverbetering, goed voor 1,1 ExaFLOPS per GB300 NVL72-systeem.

Prestatiecijfers geven inferentie-economie een nieuwe vorm.

Benchmarkgegevens onthullen de transformerende invloed van FP4 op AI-inferentieprestaties. DeepSeek-R1 671B behaalt een 3x betere verwerkingssnelheid op B200 FP4 in vergelijking met H200 FP8, waarbij enkele DGX B200 systemen meer dan 30.000 tokens per seconde leveren. Van cruciaal belang is dat de verslechtering van de nauwkeurigheid minimaal blijft - de MMLU-score van DeepSeek-R1 daalt slechts 0,1% (90,8% naar 90,7%) wanneer deze wordt gekwantificeerd van FP8 naar FP4.

De technologie zorgt voor een dramatische verbetering van de geheugenefficiëntie. Llama 3.1 405B heeft 140 GB nodig in FP32, maar slechts 17,5 GB in FP4, een vermindering van 8x die het mogelijk maakt om enorme modellen te serveren op kleinere GPU-configuraties. Het genereren van FLUX-afbeeldingen laat vergelijkbare voordelen zien: 51,4 GB FP16-geheugengebruik daalt naar 9,9 GB in FP4 low-VRAM-modus met behoud van visuele kwaliteitskenmerken.

MLPerf v5.0 resultaten bevestigen de levensvatbaarheid van de productie, met mediane Llama 2 70B prestaties die jaar-op-jaar verdubbelen en beste scores die 3,3x verbeteren. De toename in energie-efficiëntie blijkt net zo indrukwekkend - H100's 10 joules per token daalt naar 0,4 joules op B200 en 0,2 joules op B300, wat een verbetering tot 50x betekent. Deze cijfers vertalen zich direct naar operationele kostenbesparingen, waarbij de industrie tot 2024-2025 ongeveer 90% minder GPU-inferentiekosten ervaart.

Grote technologiebedrijven zetten FP4 op grote schaal in.

Cloudproviders leiden de invoering van FP4 met productie-implementaties op de belangrijkste platforms. Lambda Labs biedt FP4-geschikte NVIDIA HGX B200 clusters als 1-Click Clusters, terwijl CoreWeave 800 tokens per seconde haalt op Llama 3.1 405B modellen met GB200 GPU's. De technologie reikt verder dan het ecosysteem van NVIDIA - Meta, OpenAI en Microsoft gebruiken AMD Instinct MI300X voor productie-inferentie met geplande goedkeuring van MI350 met native FP4-ondersteuning.

Toepassingen in de praktijk tonen de veelzijdigheid van FP4 in verschillende domeinen. Financiële dienstverleners, waaronder JPMorgan Chase, verkennen FP4 voor risicobeoordeling en analyse van alternatieve gegevens, terwijl organisaties in de gezondheidszorg de technologie inzetten voor geavanceerde AI-toepassingen, waarbij de inferentiesnelheid met 30% toeneemt en het geheugen met 50% afneemt. Productie-implementaties maken real-time besluitvorming mogelijk op apparaten met beperkte rekenkracht, waardoor het bereik van AI wordt uitgebreid naar voorheen onhaalbare omgevingen.

Het software-ecosysteem ontwikkelt zich snel om de overstap te ondersteunen. TensorRT Model Optimizer biedt uitgebreide FP4 kwantiseringsworkflows, terwijl raamwerken zoals vLLM vroege NVFP4 ondersteuning toevoegen. Hugging Face host groeiende repositories van vooraf gekwantiseerde FP4 model checkpoints, inclusief DeepSeek-R1, Llama 3.1 en FLUX varianten, waardoor implementatietijdlijnen voor organisaties worden versneld.

Transformatie van de infrastructuur maakt ultralage precisie mogelijk.

Het op schaal inzetten van FP4 vereist fundamentele veranderingen in de infrastructuur, met name in stroom- en koelsystemen. De NVIDIA GB200 NVL72 vereist 120kW per rack waarin 72 GPU's zijn ondergebracht, en overtreft daarmee de capaciteiten van meer dan 95% van de bestaande datacenters. Ondanks het hogere rackvermogen verbetert de efficiëntie op systeemniveau dramatisch - één NVL72 systeem vervangt negen HGX H100 systemen en verbruikt 83% minder stroom voor gelijkwaardige compute.

Vloeistofkoeling wordt verplicht voor Blackwell-implementaties vanwege de 1000 W TDP per GPU. Direct-to-chip koelsystemen met koude platen op alle warmteproducerende componenten maken werking met 45°C koelvloeistoftemperatuur mogelijk, waardoor koeltorens in plaats van energie-intensieve koelmachines nodig zijn. Supermicro's DLC-2 oplossing ondersteunt tot 96 B200 GPU's per rack met 250kW koelcapaciteit, waarmee een nieuwe standaard wordt gezet voor high-density AI-infrastructuur.

De softwarevereisten omvatten bijgewerkte CUDA-stuurprogramma's, TensorRT-LLM met native FP4-ondersteuning en gespecialiseerde kwantisatietools. Post-training kwantisatie via TensorRT Model Optimizer maakt een snelle implementatie mogelijk, terwijl kwantiseringsbewuste training een optimaal behoud van nauwkeurigheid levert. De SVDQuant-methode bereikt een nauwkeurigheid op QAT-niveau zonder training, wat een overtuigende inzetflexibiliteit biedt voor organisaties met beperkte computermiddelen.

Geavanceerde kwantisatie behoudt modelintelligentie.

Moderne kwantisatietechnieken zorgen ervoor dat FP4-implementatie de nauwkeurigheid van productiekwaliteit behoudt door middel van geavanceerde benaderingen. NVIDIA's schaalverdeling op twee niveaus past zich automatisch aan de verdeling van de tensorwaarden aan, terwijl de Transformer Engine meer dan 1000 bewerkingen analyseert om de schaalfactoren dynamisch te optimaliseren. Dankzij dit hardware-software co-design behaalt DeepSeek-R1 98,1% nauwkeurigheid in FP4 en overtreft daarmee de FP8 baseline op specifieke benchmarks.

SmoothQuant en AWQ (Activation-aware Weight Quantization) vertegenwoordigen state-of-the-art post-training methoden, waardoor modellen zoals Falcon 180B op enkele GPU's passen. Voor maximaal behoud van nauwkeurigheid simuleert kwantiseringsbewuste training FP4-bewerkingen tijdens fijnafstemming, waardoor netwerken gewichtsverdelingen kunnen aanpassen voor inzet met lage precisie. NVIDIA's Nemotron 4 modellen demonstreren verliesvrije FP4 kwantisatie via QAT, en evenaren of overtreffen BF16 basislijn prestaties.

Het kwantisatielandschap blijft zich ontwikkelen met technieken die specifieke uitdagingen aanpakken. Mechanismen voor het omgaan met uitschieters voorkomen het instorten van de activering in gevoelige lagen, terwijl gemengde-precisiestrategieën een hogere precisie behouden voor kritieke bewerkingen. Deze vooruitgang maakt FP4 levensvatbaar in diverse modelarchitecturen, van dichte transformatoren tot ontwerpen met mengvormen van experts.

Vooruitkijken naar grootschalige toepassing van ultralage precisie

Op basis van het huidige momentum en de zichtbaarheid van de routekaart lijkt het traject voor invoering van FP4 overtuigend. NVIDIA's Rubin-generatie mikt op 50 PFLOPs aan dichte FP4 computing, wat een verdrievoudiging is van de huidige mogelijkheden, terwijl AMD's MI400-serie een 10x grotere prestatie belooft voor mixture-of-experts-modellen. De beschikbaarheid van hardware blijft de belangrijkste beperking: de volledige productie van 2025 B200/B300 is naar verluidt uitverkocht aan grote cloudproviders.

De kostendynamiek is sterk in het voordeel van een verdere overstap. Organisaties melden tot 40% meer tokens per dollar met FP4 in vergelijking met concurrerende oplossingen, terwijl de energie-efficiëntiewinst tegemoet komt aan de groeiende bezorgdheid over duurzaamheid. Het democratiseringseffect blijkt significant: mogelijkheden waarvoor voorheen enorme GPU-clusters nodig waren, worden toegankelijk voor kleinere organisaties door verbeteringen in geheugen- en rekenefficiëntie.

De evolutie van de infrastructuur zal versnellen naarmate vloeistofkoeling en stroomvoorziening met hoge dichtheid standaard worden voor AI-implementaties. Datacenters ontworpen voor racks van 50-120kW zullen steeds vaker worden ingezet, ondersteund door verbeterde koelingtechnologieën en energiebeheersystemen. De volwassenheid van de software blijft toenemen met naadloze frameworkintegratie, geautomatiseerde kwantiseringspijplijnen en een grotere beschikbaarheid van voorgetrainde modellen, waardoor de barrières voor de invoering van FP4 in verschillende sectoren afnemen.

Referenties

1. NVIDIA-ontwikkelaar. "Introductie van NVFP4 voor efficiënte en nauwkeurige inference met lage precisie." NVIDIA Technisch Blog. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

2. Wccftech. "NVIDIA duikt diep in Blackwell-infrastructuur: NV-HBI gebruikt om twee AI GPU's samen te smelten, 5e generatie Tensor Cores, 5e generatie NVLINK & Spectrum-X gedetailleerd." Geraadpleegd op 5 augustus 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/.

3. NVIDIA Ontwikkelaar. "NVIDIA TensorRT ontsluit FP4-beeldgeneratie voor NVIDIA Blackwell GeForce RTX 50 Series GPU's." NVIDIA Technical Blog. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-tensorrt-unlocks-fp4-image-generation-for-nvidia-blackwell-geforce-rtx-50-series-gpus/.

4. Tom's Hardware. "Nvidia kondigt Blackwell Ultra B300-1,5X sneller aan dan B200 met 288GB HBM3e en 15 PFLOPS dichte FP4." Geraadpleegd op 5 augustus 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.

5. NVIDIA-ontwikkelaar. "NVIDIA Blackwell levert wereldrecordprestaties DeepSeek-R1-inferentie." NVIDIA Technical Blog. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-delivers-world-record-deepseek-r1-inference-performance/.

6. Lambda. "Versnel uw AI-workflow met FP4-kwantisering op Lambda." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

7. HPCwire. "MLPerf v5.0 weerspiegelt de verschuiving naar redeneren in AI-inferentie." 2 april 2025. https://www.hpcwire.com/2025/04/02/mlperf-v5-0-reflects-the-shift-toward-reasoning-in-ai-inference/.

8. Primitiva. "Alles wat je moet weten over inferentiekosten." Substack. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://primitiva.substack.com/p/all-you-need-to-know-about-inference.

9. Lambda. "Versnel uw AI-workflow met FP4-kwantisering op Lambda." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://lambda.ai/blog/lambda-1cc-fp4-nvidia-hgx-b200.

10. AMD. "AMD onthult visie voor een open AI-ecosysteem, met details over nieuw silicium, software en systemen voor Advancing AI 2025." 12 juni 2025. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html.

11. Volgende platform. "Voor financiële dienstverleners is AI-inferentie net zo uitdagend als training." 31 juli 2025. https://www.nextplatform.com/2025/07/31/for-financial-services-firms-ai-inference-is-as-challenging-as-training/.

12. NVIDIA Ontwikkelaar. "Generatieve AI-inferentieprestaties versnellen met NVIDIA TensorRT Model Optimizer, nu publiek beschikbaar." NVIDIA Technisch Blog. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generative-ai-inference-performance-with-nvidia-tensorrt-model-optimizer-now-publicly-available/.

13. AMAX. "Top 5 overwegingen voor het inzetten van NVIDIA Blackwell." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://www.amax.com/top-5-considerations-for-deploying-nvidia-blackwell/.

14. ScienceDirect. "Vloeistofkoeling van datacenters: A necessity facing challenges." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1359431124007804.

15. Supermicro. "NVIDIA Blackwell HGX B200 en GB200 NVL72-oplossingen." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://www.supermicro.com/en/accelerators/nvidia.

16. NVIDIA-ontwikkelaar. "Introductie van NVFP4 voor efficiënte en nauwkeurige inference met lage precisie." NVIDIA Technisch Blog. Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/.

17. EE Times. "Nvidia's Blackwell biedt FP4, tweede generatie Transformer Engine." 18 maart 2024. https://www.eetimes.com/nvidias-blackwell-gpu-offers-fp4-transformer-engine-sharp/.

18. BitcoinEthereumNieuws.nl. "Grote taalmodellen verbeteren: NVIDIA's Post-Training Quantization Techniques." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://bitcoinethereumnews.com/tech/enhancing-large-language-models-nvidias-post-training-quantization-techniques/.

19. Semi-analyse. "NVIDIA GTC 2025 - Built For Reasoning, Vera Rubin, Kyber, CPO, Dynamo Inference, Jensen Math, Feynman." 19 maart 2025. https://semianalysis.com/2025/03/19/nvidia-gtc-2025-built-for-reasoning-vera-rubin-kyber-cpo-dynamo-inference-jensen-math-feynman/.

20. Fireworks AI. "FireAttention V4: Toonaangevende latentie en kostenefficiëntie met FP4." Geraadpleegd op 5 augustus 2025. https://fireworks.ai/blog/fireattention-v4-fp4-b200.