ثورة MXFP4: دليلك النهائي لتكميم الذكاء الاصطناعي 4 بت

لقد وصل النمو المتواصل لنماذج الذكاء الاصطناعي إلى عنق الزجاجة الأساسي: "جدار الذاكرة". يمكننا الحساب بشكل أسرع من أي وقت مضى، ولكن نقل الأوزان الضخمة لنماذج مثل GPT-3 من الذاكرة إلى المعالج يؤدي إلى إبطاء سرعتنا. ولحل هذه المشكلة، احتشدت الصناعة حول معيار مفتوح جديد:تحجيم دقيق FP4 (MXFP4). تستكشف هذه المقالة التكنولوجيا والأجهزة والبرامج والتأثير الواقعي لهذا التنسيق 4 بت الذي يغير قواعد اللعبة.

رسم بياني: مشكلة "جدار الذاكرة".

قوة حساب GPU

ينمو بسرعة (TOPS)

>>

عرض النطاق الترددي للذاكرة

ينمو بشكل أبطأ

يعمل MXFP4 على تقليص بيانات النموذج، مما يقلل الحمل على النطاق الترددي للذاكرة ويخترق الجدار.

الغوص التقني العميق: تشريح MXFP4

MXFP4 ليس مجرد رقم أصغر؛ إنه نظام ذكي. يستخدم أكتلة النقطة العائمةالتمثيل، حيث تشترك مجموعة من الأرقام منخفضة الدقة في عامل قياس واحد أكثر دقة. يجمع هذا بين توفير الذاكرة لرقم 4 بت مع الاستقرار الرقمي للفاصلة العائمة.

رسم بياني: كيف يتم إنشاء رقم MXFP4

كتلة من 32 عنصرا

E2M1
E2M1
…
E2M1

كل منها عبارة عن تعويم 4 بت

+

مقياس مشترك

E8M0

أس واحد 8 بت للكتلة بأكملها

والنتيجة هي عرض بت فعال4.25 بت، تقدم نطاقًا ديناميكيًا ضخمًا مع مساحة ذاكرة صغيرة.

"يعد تشكيل MX Alliance من قبل المنافسين المباشرين مؤشرًا قويًا على أن OCP MXFP4 هو خط أساس أساسي قابل للتشغيل البيني - وهو لغة مشتركة للصناعة للبناء عليها."

النظام البيئي للأجهزة: من يدعم MXFP4؟

التبني هو كل شيء. التنسيق الجديد عديم الفائدة بدون أجهزة لتشغيله. هذا هو المشهد الحالي، بدءًا من التسريع الأصلي في أحدث وحدات معالجة الرسومات وحتى محاكاة البرامج الذكية على الأجهزة الموجودة.

الجميع
نفيديا
أيه إم دي
إنتل
الدعم الأصلي
مضاهاة

ملاحظة حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي السحابي

يعد مقدمو الخدمات السحابية الرئيسيون مثل Microsoft Azure أعضاء رئيسيين في MX Alliance وقد أيدوا المعيار علنًا. ومع ذلك، لا يزال طرح مثيلات VM محددة مع أجهزة MXFP4 الأصلية (على سبيل المثال، وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell) قيد التقدم. بينما يمكنك تشغيل نماذج MXFP4 على وحدات معالجة الرسومات السحابية الحالية (مثل H100) عبر المحاكاة، فإن فتح التسريع الحسابي الكامل سيتطلب الوصول إلى مثيلات الجيل التالي هذه عندما تصبح متاحة بشكل عام.

أدوات البرمجيات والمطورين

الأجهزة الرائعة تحتاج إلى برامج رائعة. لقد نما النظام البيئي MXFP4 بسرعة، مدفوعًا بالطلب على مستوى التطبيق. وإليك كيفية تنفيذ ذلك في مشاريعك اليوم، بدءًا من PyTorch وحتى Hugging Face.

لقد حدث "انقلاب" رائع: قادت المكتبات عالية المستوى مثل vLLM وllama.cpp هذه المهمة، حيث نفذت نواة مخصصة قبل أن تقدم الأطر الأساسية مثل PyTorch الدعم الأصلي. وقد أدى هذا النموذج القائم على التطبيقات إلى تسريع اعتماده بشكل كبير.

استخدام MXFP4 مع الوجه المعانق "المحولات".

# It's this simple to load a model like gpt-oss
# The library handles hardware detection and kernel selection automatically.

from transformers import pipeline

# Use "auto" to let the library select the best dtype (MXFP4 on compatible HW)
pipe = pipeline(
    "text-generation", 
    model="openai/gpt-oss-20b", 
    torch_dtype="auto", 
    device_map="auto"
)

# Ready to generate text!
result = pipe("The future of AI compute is...")
                    

فجوة TensorFlow

في تناقض صارخ مع نظام PyTorch البيئي، يوجد حاليًالا يوجد دعم لتنسيق بيانات MXFP4 في TensorFlow. في المستقبل المنظور، يجب على المطورين الراغبين في الاستفادة من MXFP4 العمل ضمن نظام PyTorch البيئي.

دليل قواعد اللعبة للمطورين: دليل لتكميم MXFP4

على الرغم من أن استخدام النماذج المحددة مسبقًا هو أمر بسيط، فسوف تحتاج غالبًا إلى تحويل نماذج FP16 أو BF16 الخاصة بك إلى MXFP4. يمكن تنفيذ هذه العملية، المعروفة باسم "تكميم ما بعد التدريب" (PTQ)، بسهولة باستخدام المكتبات الحديثة المصممة لأحدث الأجهزة.

رسم بياني: سير عمل التكميم بعد التدريب (PTQ).

1

تحميل نموذج FP16

ابدأ بالنموذج المُدرب الخاص بك بتنسيق قياسي 16 بت.

→

2

تحديد التكوين الكمي

حدد التنسيق المستهدف (MXFP4 أو NVFP4) والإعدادات.

→

3

الكم والحفظ

قم بتطبيق التكوين وحفظ النموذج المضغوط.

توفر مكتبة FP-Quant، المصممة لبنية Blackwell من NVIDIA، واجهة برمجة تطبيقات بسيطة لهذه العملية. إليك كيفية تحويل نموذج قياسي إلى NVFP4 (والذي غالبًا ما يُفضل لدقته العالية).

البرنامج التعليمي: تحويل نموذج FP16 إلى NVFP4 باستخدام FP-Quant

# Ensure you have installed transformers, torch, and fp-quant
# pip install transformers torch fp-quant

from transformers import AutoModelForCausalLM
from fp_quant import FPQuantConfig

# 1. Define the quantization configuration
# We choose 'nvfp4' for best accuracy on Blackwell GPUs.
# 'mxfp4' is also an option for the open standard.
quantization_config = FPQuantConfig(mode="nvfp4")

# 2. Load the original FP16 model and apply the quantization config
# The library will convert the weights on-the-fly.
model_id = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
quantized_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    quantization_config=quantization_config,
    torch_dtype="bfloat16", # Load original weights in bf16
    device_map="auto"
)

# 3. The model is now quantized and ready for inference or saving
print("Model successfully quantized to NVFP4!")

# To save the quantized model for later use:
# quantized_model.save_pretrained("./llama-2-7b-nvfp4")
                    

هل MXFP4 مناسب لك؟ دليل القرار

مع وجود نظام بيئي معقد من الأجهزة والبرامج، قد يكون اختيار استراتيجية التكميم الصحيحة أمرًا شاقًا. استخدم شجرة القرار هذه لتحديد ما إذا كان MXFP4 هو المسار الأفضل لمشروعك.

ابدأ هنا: ما هو هدفك الأساسي؟

أقصى سرعة للاستدلال

هل لديك أجهزة بلاكويل (B200/RTX 50)؟

يستخدمNVFP4/MXFP4. لديك الأجهزة المثالية لتسريع 2x عبر FP8.
يستخدمFP8. على هوبر/آدا، فإنه يوفر أفضل سرعة. يوفر MXFP4 فوائد الذاكرة فقط.

الحد الأقصى لتوفير الذاكرة

هل تحتاج إلى احتواء نموذج ضخم (على سبيل المثال،> 80B) على وحدة معالجة رسومات واحدة؟

MXFP4 ضروري. إنه المفتاح لملاءمة النموذج في VRAM.
يعتبرFP8. إنه بديل قوي مع توفير جيد للذاكرة.

البحث / التدريب النموذجي

هل أنت مرتاح للكود التجريبي على مستوى البحث؟

يستكشفوصفات تدريب MXFP4. كن مستعدًا لمشروع بحثي معقد.
التمسك بهاBF16/FP16. النظام البيئي للتدريب 4 بت لم ينضج بعد للاستخدام العام.

الاستخدام المحلي/الهواة

هل تستخدم وحدة معالجة الرسومات (RTX 30/40/50) للمستهلك أو وحدة المعالجة المركزية القوية؟

يستخدم"llama.cpp" مع MXFP4نماذج. إنه مُحسّن للغاية للأجهزة المحلية.
MXFP4 متطلب للغاية. يستخدمINT4/INT8 عبر llama.cppعلى نماذج أصغر.

الأداء: الدقة والسرعة والكفاءة

الاختبار النهائي هو الأداء. يتضمن ذلك مقايضة ثلاثية بين دقة النموذج وسرعة الاستدلال وكفاءة الطاقة. يدور النقاش الحقيقي الآن حول أدق التفاصيل: ما هي أفضل نكهة لتعويم 4 بت، وما هي الوصفة اللازمة لإطلاق إمكاناتها؟

المواجهة تنسيق منخفض الدقة

المعيار: حيرة LLM (الأقل هو الأفضل)

يوضح هذا الرسم البياني كيف تعمل وصفات التكميم المختلفة على سد فجوة الدقة بين خط الأساس MXFP4 وBF16 في نموذج LLaMA-2-7B.

المعيار: تسريع الاستدلال النسبي (الرموز المميزة/الثانية)

يوضح هذا المخطط مكاسب إنتاجية الاستدلال النظري من طرف إلى طرف على الأجهزة الأصلية (مثل NVIDIA Blackwell) عند استخدام تنسيقات أقل دقة مقارنةً بخط أساسي 16 بت.

عائد الكفاءة: الأداء لكل واط

النتيجة المباشرة لاستخدام عدد أقل من البتات هي انخفاض استهلاك الطاقة. تعد هذه الكفاءة المحسنة أمرًا بالغ الأهمية لتقليل تكاليف تشغيل مركز البيانات وتمكين الذكاء الاصطناعي القوي على الأجهزة ذات الطاقة المحدودة.

بتات أقل

→

حركة أقل للبيانات

→

استخدام أقل للطاقة

→

أعلى TFLOPS / واط

على المستوى المادي، تستهلك كل عملية، مثل نقل البيانات وإجراء العمليات الحسابية، طاقة. من خلال تقليل عدد البتات لكل قيمة بنسبة 75% مقارنة بـ FP16، يعمل MXFP4 بشكل أساسي على تقليل الطاقة المطلوبة لكل من الوصول إلى الذاكرة والحساب، مما يزيد من الأداء إلى أقصى حد ضمن غلاف طاقة معين.

تطبيقات العالم الحقيقي ودراسات الحالة

يتم التحقق من صحة المزايا النظرية لـ MXFP4 في عدد متزايد من تطبيقات العالم الحقيقي. توضح دراسات الحالة هذه ليس فقط الجدوى الفنية للذكاء الاصطناعي 4 بت ولكن أيضًا تأثيرها الاستراتيجي على إمكانية الوصول إلى النموذج والأداء.

دراسة الحالة رقم 1: `gpt-oss` وإضفاء الطابع الديمقراطي على النماذج الكبيرة

التحدي: عبء الذاكرة الذي يجمع بين الخبراء

تحتوي نماذج MoE مثل `gpt-oss` على عدد هائل من المعلمات، ولكن يتم استخدام جزء صغير فقط لأي مدخلات معينة. وهذا يخلق مشكلة كبيرة في سعة الذاكرة: يجب تخزين جميع أوزان الخبراء في VRAM، حتى لو كانت غير نشطة.

حل MXFP4: التكميم المستهدف

من خلال قياس الطبقات المتخصصة الضخمة ولكن قليلة الاستخدام في MXFP4، تم ضغط النموذج الذي يحتوي على 120 مليار معلمة ليناسب ما يقرب من 63 جيجابايت من VRAM - مما يجعله قابلاً للتشغيل على وحدة معالجة رسومات H100 واحدة ويجعل أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متناول جمهور أوسع بكثير.

دراسة الحالة 2: تطوير رؤية الكمبيوتر من خلال تدريب 4 بت

التحدي: حساسية التكميم في ViTs

تعد محولات الرؤية (ViTs)، مثل نظيراتها من البرمجة اللغوية العصبية، أكثر حساسية للتكميم من شبكات CNN الأقدم. لقد كان تدريبهم من الصفر بتنسيق منخفض الدقة دون فقدان كبير للدقة يمثل تحديًا بحثيًا مستمرًا.

اختراق "TetraJet": دقة شبه خالية من الخسارة

طور الباحثون وصفة تدريب جديدة (`TetraJet`) لتحقيق الاستقرار في تدريب MXFP4 لـ ViTs. وكانت النتائج رائعة: عانى نموذج Swin-Tiny الذي تم تدريبه على MXFP4 من انخفاض في الدقة بنسبة 0.18% فقط مقارنة بنظيره 16 بت، مما يثبت أن 4 بت قابل للتطبيق لمهام الرؤية عالية الدقة.

التوقعات الاستراتيجية وأفضل الممارسات

للتنقل بنجاح في نظام MXFP4، يجب على المطورين اعتماد نهج استراتيجي يعمل على مواءمة الأهداف مع قدرات الأجهزة والبرامج المتاحة، مع توقع مستقبل الذكاء الاصطناعي منخفض الدقة.

إقرأ أيضاً:كيفية لعب Marvel Future Revolution على أجهزة الكمبيوتر الشخصية وأجهزة Mac

أفضل الممارسات لاعتماد MXFP4

1. إعطاء الأولوية للاستدلال أولاً:الفوائد الأكثر إلحاحًا لـ MXFP4 هي الاستدلال. ابدأ بتشغيل نماذج محددة الكمية مسبقًا لتحقيق مكاسب كبيرة في التكلفة والأداء دون تعقيد التدريب على 4 بت.
2. محاذاة الأجهزة مع عبء العمل:للحصول على أقصى سرعة، استخدم أجهزة من فئة Blackwell مع دعم FP4 الأصلي. لتوفير الذاكرة وتطويرها، تعد وحدات معالجة الرسوميات من فئة Hopper خيارًا قابلاً للتطبيق، ولكن عليك أن تدرك أن الحوسبة تتم محاكاتها.
3. احتضان وصفات متقدمة:لا تتوقع أن يعمل "الصب المباشر" بشكل لا تشوبه شائبة. تتطلب الدقة العالية استخدام أو تنفيذ وصفات متقدمة باستخدام تقنيات مثل القياس غير المتماثل والمحسنات المتخصصة.
4. ضبط حجم الكتلة:يعد حجم الكتلة بمثابة رافعة مهمة لتحقيق التوازن بين الدقة والحمل الزائد. يمكن للكتل الصغيرة (مثل NVFP4's 16) تحسين الدقة عن طريق عزل القيم المتطرفة، في حين أن الكتل الأكبر (مثل معيار OCP 32) أكثر كفاءة في الذاكرة.

المستقبل غير متجانس

معيار OCP هو الأساس وليس نقطة النهاية. يكمن المستقبل في "التكميم غير المتجانس"، حيث يتم تكميم أجزاء مختلفة من النموذج إلى تنسيقات مختلفة (على سبيل المثال، MXFP8، MXFP6، MXFP4) داخل طبقة واحدة أو حتى كتلة واحدة لتحقيق التوازن الأمثل بين الدقة والأداء.

الأسئلة المتداولة

ما هو MXFP4 بعبارات بسيطة؟

MXFP4 هو تنسيق أرقام الفاصلة العائمة 4 بت مصمم لجعل نماذج الذكاء الاصطناعي أصغر حجمًا وأسرع. فكر في الأمر كأسلوب ضغط ذكي. بدلاً من تخزين كل رقم بدقة كاملة، يقوم بتخزين مجموعات من الأرقام (في "كتلة") بدقة منخفضة ثم يستخدم عامل قياس واحد مشترك للمجموعة بأكملها. وهذا يمنحها نطاقًا ديناميكيًا واسعًا مثل رقم أكبر ولكن مع مساحة ذاكرة صغيرة لرقم 4 بت، مما يساعد على اختراق عنق الزجاجة "جدار الذاكرة" في وحدات معالجة الرسومات الحديثة.

ما الفرق بين MXFP4 وNVFP4؟

كلاهما عبارة عن تنسيقات 4 بت، لكنهما يختلفان بطريقتين رئيسيتين تستبدلان إمكانية التشغيل البيني بالدقة:

• حجم الكتلة:يستخدم MXFP4 (المعيار المفتوح) حجم كتلة يبلغ 32. ويستخدم NVFP4 (الإصدار الخاص بـ NVIDIA) حجم كتلة أصغر يبلغ 16. ويمكن للكتل الأصغر أن تتكيف بشكل أفضل مع التغييرات المحلية في البيانات، مما يؤدي بشكل عام إلى تحسين الدقة.
• عامل التحجيم:يستخدم MXFP4 عامل قياس خشن ذو قوة اثنين (E8M0). يستخدم NVFP4 عامل تحجيم FP8 أكثر دقة (E4M3). يسمح هذا لـ NVFP4 بتمثيل البيانات مع وجود خطأ أقل في القياس الكمي.

باختصار،NVFP4 أكثر دقة بشكل عام، بينماMXFP4 هو المعيار المفتوح القابل للتشغيل البينيبدعم من تحالف الصناعة الأوسع.

هل يمكنني استخدام MXFP4 على وحدة معالجة الرسومات الحالية الخاصة بي (على سبيل المثال، H100، RTX 4090)؟

نعم، ولكن مع فارق مهم. على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Hopper (H100) وAda (RTX 40-series)، يتم دعم MXFP4 من خلال محاكاة البرامج. وهذا يعني أنك تحصل على الفائدة الأساسية منتوفير الذاكرة، مما يسمح لك بتشغيل نماذج أكبر بكثير، لكنك لن ترى التسريع الحسابي الكامل. تعمل عمليات MXFP4 بسرعات FP8 على هذه البطاقات.

للحصول على كامل2x تسريع الحسابيةعبر FP8، تحتاج إلى أجهزة ذات دعم أصلي، والتي تتضمن وحدات معالجة الرسوميات Blackwell (B200 وRTX 50-series) من NVIDIA ووحدات المعالجة المركزية Xeon 6 (P-core) القادمة من Intel.

هل MXFP4 مدعوم في TensorFlow؟

لا. حاليًا، لا يوجد دعم لتنسيق بيانات MXFP4 في TensorFlow أو TensorFlow Lite. تم بناء النظام البيئي لـ MXFP4 بشكل حصري تقريبًا حول PyTorch والمكتبات التي تتكامل معه، مثل Hugging Face `transformers`، و`vLLM`، وNVIDIA's TensorRT. يجب على المطورين الراغبين في استخدام MXFP4 العمل ضمن نظام PyTorch البيئي في المستقبل المنظور.

الخلاصة: هل MXFP4 جاهز لوقت الذروة؟

للاستدلال على نطاق واسع: نعم، بالتأكيد.

بفضل نماذج مثل `gpt-oss` والدعم القوي للمكتبة، فإن MXFP4 جاهز للإنتاج للاستدلال، مما يوفر فوائد هائلة من حيث التكلفة والإنتاجية.

للتدريب النموذجي: مشروط.

جاهز لفرق البحث المتقدمة التي تتمتع بخبرة هندسية عميقة، ولكنه ليس بعد خيارًا رئيسيًا وسهل الاستخدام للممارس العادي.

بالنسبة لـ Edge & Mobile: فقط لـ "High-End Edge".

صالح لمحطات العمل القوية وأجهزة الكمبيوتر المتطورة، ولكنه لا يزال بعيدًا عن العملي بالنسبة للأجهزة المحمولة والمدمجة منخفضة الطاقة.