FP8模型是一种基于8位浮点数（FP8）的数据表示格式，用于在人工智能和深度学习中提高计算效率和减少内存占用。FP8格式由符号位、指数位和尾数位组成，通常有两种编码格式：E4M3和E5M2。E4M3格式包含4比特的指数位、3比特的尾数位和1比特的符号位；而E5M2格式则包含5比特的指数位、2比特的尾数位和1比特的符号位。
FP8模型在AI训练和推理中具有显著的优势。相比于传统的FP16和FP32格式，FP8能够在保持相对较高精度的同时，减少数据存储和传输所需的带宽和内存占用。此外，FP8格式在处理大型语言模型（LLM）时表现出色，能够显著提升训练速度并节省内存使用量。例如，在使用H100 GPU进行GPT-175B模型训练时，FP8混合精度框架比BF16快64%，节省了42%的内存占用。
FP8格式还支持量化感知训练（QAT），通过优化量化参数来提升模型性能。研究表明，FP8在某些情况下比INT8格式更优，尤其是在处理具有异常值的网络时，增加指数位数可以进一步提高性能。此外，FP8格式也得到了多家硬件供应商的支持，如NVIDIA、Intel和AMD等，这些公司都在其产品中实现了对FP8的支持。
FP8模型通过其高效的存储和计算特性，在AI领域中展现出巨大的潜力，特别是在需要高效推理和大规模模型训练的应用场景中
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