NVIDIA และเพื่อนร่วมวงการคือ Arm และ Intel ออกมานำเสนอฟอร์แมต 8-bit floating point (FP8) สำหรับคำนวณทศนิยมเพื่องาน Deep Learning ให้ประหยัดทรัพยากรการประมวลผลขึ้นกว่าเดิม

รูปแบบงานด้านกราฟิกและ AI จำเป็นต้องคำนวณทศนิยม (floating point) ที่เดิมทีมีความแม่นยำ 32-bit (FP32) แต่มีข้อเสียตรงที่ต้องใช้พลังและหน่วยความจำในการประมวลผลมาก ช่วงหลังเมื่อวงการ AI ต้องใช้โมเดลที่มีขนาดใหญ่ขึ้นเรื่อยๆ (เช่น GPT-3 หรือ PaLM) ใช้เวลาเทรนนานเป็นหลายสัปดาห์ จึงต้องขยับมาใช้ 16-bit (FP16) ที่สิ้นเปลืองพลังน้อยลงมาก แต่ความแม่นยำไม่ลดลงมากนัก เช่น bfloat16

ล่าสุด NVIDIA กับพวกจึงนำเสนอ FP8 ที่เป็นการตัดจำนวนทศนิยมลงไปอีกขั้น ลดกำแพงเรื่องทรัพยากรที่ต้องใช้เทรนโมเดลลง ข้อเสนอ FP8 เป็นการวางมาตรฐานกลางให้อุตสาหกรรมใช้งาน โดย FP8 แยกวิธีการเข้ารหัสข้อมูล (encoding) ออกเป็น 2 แบบคือ E4M3 และ E5M2 ที่มีจำนวนบิตสำหรับ exponent (E) และ mantissa (M) ไม่เท่ากัน สำหรับใช้งานคนละประเภทกัน

NVIDIA โชว์ผลการทดสอบโมเดล AI ต่างๆ เช่น GPT หรือ BERT ว่าการลดจาก FP16 เหลือ FP8 แทบไม่มีผลต่อความแม่นยำของโมเดลเลย

ฟอร์แมต FP8 ถูกนำมาใช้งานแล้วในจีพียูตัวใหม่ NVIDIA Hopper, Arm ระบุว่าจะเริ่มนำมาใช้กับสถาปัตยกรรม Armv9.5-A ในปี 2023 ส่วน Intel ระบุคร่าวๆ แค่ว่าจะรองรับในอนาคต ทั้งในซีพียู จีพียู และตัวเร่งประมวลผล Habana Gaudi

ที่มา – Whitepaper, NVIDIA, Arm