在深度学习和高性能计算领域，浮点数的精度和计算效率一直是关键问题。随着模型规模的不断增大，如何在保持精度的同时提高计算效率成为了一个重要的研究方向。FP8 作为一种新兴的低精度浮点数格式，正在逐渐引起广泛关注。

1. FP8 是什么

浮点数是一种用于表示实数的计算机数值格式，通常由三个部分组成：

• 符号位(Sign)：表示正负。
• 指数位(Mantissa)：指数的位数越多，能够表示的数值范围越大。
• 尾数位(Exponent)：尾数的位数越多，能够表示的小数精度越高。

常见的浮点数格式包括 FP64、FP32、FP16、BF16：

FP8 是一种 8 位浮点数格式，占用 1 字节（8 位）存储空间。它通过减少位数来降低内存占用和计算复杂度，同时尽量保持浮点数的动态范围和精度特性。FP8 的具体位分配可以根据应用需求进行调整。常见的两种格式包括：

• E4M3：4 位指数 + 3 位尾数，适合需要较高精度的场景（如激活）。

• E5M2：5 位指数 + 2 位尾数，适合需要较大动态范围的场景（如权重）。

2. FP8 优缺点

• FP8 的优势
  • 内存效率：相比 FP16 和 FP32，FP8 显著减少了内存占用，适合大规模模型和数据集。
  • 计算效率：在支持 FP8 的硬件上，计算吞吐量大幅提升，加速模型训练和推理。
  • 动态范围：FP8 保留了浮点数的动态范围特性，能够有效处理不同量级的数据。

• FP8 的挑战
  • 精度损失：由于位数减少，FP8 的精度较低，可能影响模型性能。
  • 硬件支持：FP8 需要专门的硬件支持，目前主要限于较新的 GPU 架构（例如：NVIDIA 的 Hopper 架构的 GPU H100 引入了对 FP8 的硬件支持），显著提升了深度学习模型的训练和推理性能。

3. FP8 的应用

在深度学习模型的训练过程中，FP8 可以用于权重和激活的存储与计算，减少内存占用和计算复杂度，从而加速训练过程。在模型推理阶段，FP8 可以显著提高计算效率，适用于实时推理和大规模部署场景。