低精度浮点数定义——什么是 FP8、FP6、FP4？

浮点精度是一种以二进制格式表示数字的方法，计算机将数字解读为由 0 和 1 组成的二进制序列。我们在之前的博客中已探讨过半精度（FP16）、单精度（FP32）和双精度（FP64）浮点数，本文将聚焦于更小众的低精度格式——FP8、FP6和FP4，这类格式更适用于神经网络与人工智能领域。

在浮点数表示中，第一个二进制位表示数字的正负（符号位）；接下来的一组二进制位构成指数位，以 2 为基数表示数字的量级；最后一组二进制位为尾数位（也称为有效数字位），表示数字的小数部分。在这些低精度格式中，核心目标并非保持数学精度，而是尽可能节省计算资源、内存空间和带宽，从而提升人工智能任务的响应速度与整体性能。

首先需要说明，浮点数精度降低的核心原因并非数学限制，而是数据移动的瓶颈。

将权重和激活值在内存中传输所消耗的时间与能量，远高于对它们进行乘法运算的成本。随着模型规模不断扩大（尤其是大语言模型），性能瓶颈逐渐转向内存带宽、缓存容量和功耗，而非浮点运算吞吐量。降低数值精度是缓解这些瓶颈最有效的手段之一。

这也是行业从 FP32 转向 FP16 和 BF16 的原因——且即便如此，精度降低的需求仍未得到满足。

降低精度可实现以下优势：

• 缩小模型体积，提升缓存局部性

• 提高有效内存带宽

• 降低单次运算的能耗

• 提升计算资源利用率

   

人工智能神经网络训练本身具有一定的近似容错性：训练过程中会刻意引入噪声，采用随机优化方法，且评估的是整体表现而非精确的数值正确性。因此，精度不再是固定要求，而是需要谨慎分配的“资源预算”。

问题的核心也从“应使用何种精度？”转变为“精度在哪些环节至关重要？”

FP8 指的是一类 8 位浮点数格式，而非单一标准。与更大的 IEEE 浮点数类型类似，FP8 包含两种版本：E4M3 和 E5M2（命名直观反映其位分配规则）。

对于 8 位长度的浮点数，单一格式无法同时兼顾足够的数值范围和精度。因此，现代硬件与框架会混合使用两种 FP8 变体：

• FP8 E4M3 适用于数值精度更关键的场景

• FP8 E5M2 适用于动态范围成为限制因素的场景

   

在实际应用中，FP8 极少单独使用：计算过程通常以 FP8 执行，而累加运算则在 FP16 或 FP32 精度下进行。这种方式在大幅降低存储和计算精度的同时，保障了训练与推理的稳定性。

FP8 被广泛应用于多款人工智能加速器，核心原因在于其能够完美适配混合精度工作负载。

什么是 FP8 E4M3？

FP8 E4M3 优先保证精度而非范围。更多的尾数位使其能更精确地表示接近零的数值，因此非常适合分布相对集中的激活值和梯度。其位分配如下：

• 1 位：表示正负的符号位

• 4 位：以 2 为基数的指数位

• 3 位：尾数位/有效数字位/小数位（即小数点后的数值部分）

   

什么是 FP8 E5M2？

FP8 E5M2 将部分尾数位分配给指数位，以牺牲精度为代价扩大了可表示的数值范围。这使其对异常值和大动态范围具有更强的鲁棒性，适用于权重和中间结果等场景。其位分配如下：

• 1 位：表示正负的符号位

• 5 位：以 2 为基数的指数位

• 2位：尾数位/有效数字位/小数位（即小数点后的数值部分）

   

FP6 并非单一的标准化格式，而是一类 6 位浮点数表示方法。与 FP8 类似，FP6 也由符号位、指数位和尾数位组成——但由于仅含 6 位，其优势与取舍更为极端。

尽管具体实现存在差异，但大多数 FP6 方案遵循以下通用模式：

FP6 E2M3

• 1 位：表示正负的符号位

• 2 位：以 2 为基数的指数位

• 3 位：尾数位/有效数字位/小数位（即小数点后的数值部分）

   

FP6 E3M2

• 1 位：表示正负的符号位

• 3 位：以 2 为基数的指数位

• 2 位：尾数位/有效数字位/小数位（即小数点后的数值部分）

   

FP6 相关：E2M3 与 E3M2 详解

不同的指数位-尾数位分配比例适用于不同场景，但所有 FP6 格式都存在数值范围或精度极度受限的问题——通常两者同时受限。与 FP8 不同，单一 FP6 格式几乎没有平衡范围与精度的空间。因此，使用 FP6 几乎必然需要采用激进的数值缩放策略和严格的数值分布控制。

相较于 FP8，FP6 带来的效率提升有限，但复杂度成本却显著增加。在多数情况下，FP8 已能捕获大部分性能和内存优势，同时不会将数值稳定性推向崩溃边缘。

FP6 仅在以下条件下具有可行性：

• 数值分布狭窄且规律

• 按层或按张量实施数值缩放

• 累加运算在 FP16 或 FP32 精度下进行

FP4 是当前实际讨论中精度最低的浮点数格式。仅 4 位的长度将浮点数的性能推向绝对极限，其存在的核心目的几乎完全是为了满足硬件吞吐量和密度目标。截至目前，仅有 NVIDIA Blackwell 系列 GPU 原生支持 FP4 精度。

FP4 没有统一标准，但典型设计的位分配如下：

• 符号位：1 位

• 指数位：2 位

• 尾数位：1 位

   

FP4 相关详解

部分变体通过调整指数偏置或完全移除特殊值来优化性能。无论具体布局如何，FP4 的数值范围都极度有限，且几乎没有精度可言。FP4 的核心作用是通过实现极高的计算密度，最大化张量核心吞吐量并最小化内存带宽消耗。

从数值角度看，FP4 并非为单独使用而设计：它是一种计算格式，而非存储或累加格式。当硬件规格中提及FP4 时，通常遵循以下逻辑：

• 数值通常经过缩放或块缩放处理

• 计算过程以 FP4 执行

• 累加运算在 FP16 或 FP32 精度下进行

• 输入和输出通常以更高精度存储

这一逻辑契合行业大趋势：计算环节采用越来越低的精度，而在误差易累积的环节保留更高精度。

因此，FP4 更应被视为一种硬件能力，而非通用的数值格式。其被纳入 NVIDIA GPU 规格，反映的是 GPU 的性能极限方向，而非当前多数模型的可运行精度。计算过程中位长度的减少，降低了运算复杂度并加快了执行速度——在 GPU 执行人工智能训练与推理过程中万亿次的运算中，这种优势会不断累积放大。

现代人工智能系统并非采用单一精度运行，而是刻意在存储、计算和累加等环节混合使用不同精度，仅在数值误差易累积的关键环节保留较高精度。

这也是极低精度格式能够可行的核心原因：

• 计算环节使用 FP8、FP6 甚至 FP4，以最大化吞吐量

• 存储环节优先选择能保证精度的最小格式

• 累加环节保留 FP16 或 FP32 精度，以维持数值稳定性

   

一种精度格式的有效性，与其位数关系较小，更取决于其在整个计算流程中的应用场景。

• FP8：最佳通用低精度浮点数，适用于训练和推理计算，搭配高精度累加

• FP6：实验性与专用性格式，仅在严格缩放和受控分布条件下可行

• FP4：硬件驱动的极限精度格式，仅在严格约束下作为计算格式使用，不可单独应用

   

低精度并非意味着在所有环节牺牲正确性，而是在关键环节合理分配精度资源，在其他环节回收效率收益。

1. 为何降低精度不会彻底破坏模型精度？

神经网络本身具有噪声容错性。只要累加和缩放处理得当，低精度计算引入的微小数值误差不会显著影响最终输出结果。

2. 为何选择 FP8、FP6 等浮点数格式而非整数格式（如 INT8）？

浮点数格式能够保留动态范围，这对激活值和梯度至关重要。整数格式需要显式校准，且难以应对快速变化的数值分布。

3. 为何累加运算几乎总是采用更高精度？

误差会在累加过程中不断累积。即使输入是极低精度，使用 FP16 或 FP32 进行累加也能避免微小的舍入误差主导最终结果。

4. 为何 FP4 已有硬件支持却未被广泛使用？

FP4 的数值范围和精度极度有限。若缺乏严格的缩放和受控的数值分布，数值误差会迅速扩大，超出多数模型的容忍范围。

5. 如何在 FP8、FP6 和 FP4 之间选择？

多数低精度计算场景优先选择 FP8；FP6 仅适用于专用或实验性场景；将 FP4 视为硬件优化手段，而非通用数值格式。

低精度浮点数格式在吞吐量、延迟或功耗为核心约束的场景中极具优势，具体应用包括：

• 大语言模型（LLM）：FP8 越来越多地用于训练和推理计算，而 FP4 则在严格控制的推理内核中使用，以最大化张量核心利用率

• 数据中心推理：FP8 和 INT8 降低了每 Token 的内存带宽消耗和能耗，直接提升成本效益和可扩展性

• 机器人与自动驾驶系统：在严格的功耗和散热限制下，低精度计算可提升控制环路速率，尤其适用于边缘加速器

• 推荐与排序模型：这类模型对近似计算容忍度高，通过激进的精度降低可满足延迟目标

• 含学习组件的科学与工业仿真：替代模型和学习求解器通常能在 FP8 精度下高效运行，且性能无明显下降

   

这些场景的共性并非应用领域，而是核心约束：当数据移动成本高于计算成本时，低精度格式能带来显著收益。

随着硬件与软件的协同演进，未来数值格式的发展方向将更少依赖 IEEE 标准，更多取决于精度资源的高效分配能力。