50배의 효율성을 제공하는 NVIDIA의 FP4 추론
NVIDIA의 FP4 기술은 고정밀 포맷과 거의 동일한 정확도를 유지하면서 25~50배의 에너지 효율 향상을 달성하여 AI 배포 경제성을 근본적으로 변화시킵니다. 블랙웰 아키텍처의 NVFP4 포맷은 정교한 듀얼 레벨 스케일링과 5세대 텐서 코어를 통해 FP8 추론 대비 최대 4배의 성능 향상을 제공합니다. 주요 클라우드 제공업체와 AI 기업들은 프로덕션 워크로드에 FP4를 빠르게 채택하고 있으며, DeepSeek-R1은 단일 GPU에서 사용자당 초당 250개 이상의 토큰을 처리할 수 있습니다. 이러한 획기적인 발전을 통해 FP16에 비해 3.5배의 메모리 절감으로 Llama 3.1 405B와 같은 대규모 언어 모델을 제공할 수 있어 전례 없는 규모와 효율성으로 고급 AI 기능을 이용할 수 있게 되었습니다.
초저정밀 추론을 지원하는 아키텍처
NVIDIA의 NVFP4는 이중 레벨 스케일링으로 강화된 E2M1 구조(부호 비트 1개, 지수 비트 2개, 맨티사 비트 1개)를 사용하여 숫자 형식의 정교한 진화를 나타냅니다. 첫 번째 레벨은 16값 마이크로 블록에 E4M3 FP8 스케일링 인자를 적용하고, 두 번째 텐서당 FP32 스케일은 전역 범위 조정을 제공합니다. 이 접근 방식은 MXFP4와 같은 단순한 2승 스케일링 방식에 비해 양자화 오류를 88% 낮춥니다.
Blackwell B200 GPU는 듀얼 다이 설계의 2,080억 개의 트랜지스터를 통해 이를 구현하며, 소프트웨어 투명 작동을 가능하게 하는 10TB/s NV-HBI 인터페이스를 통해 연결됩니다. 5세대 텐서 코어는 하드웨어 가속 확장과 함께 기본 NVFP4를 지원하여 20페타플롭스의 FP4 성능을 달성합니다. 이 아키텍처에는 컴퓨팅 유닛에 가까운 전용 텐서 메모리(TMEM)가 포함되어 있어 데이터 이동 에너지를 줄이고 높은 처리량을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
소비자 구현은 GeForce RTX 50 시리즈를 통해 제공되며, 최대 4000개의 AI TOPS를 갖춘 데스크톱 시스템에 FP4 기능을 제공합니다. 이러한 GPU는 FP8 대비 3.9배 빠른 속도로 로컬 플럭스 이미지 생성을 지원하여 데이터센터 배포를 넘어 FP4의 실행 가능성을 보여줍니다. 곧 출시될 블랙웰 울트라(B300/GB300)는 288GB HBM3E 메모리와 1.5배 향상된 성능으로 한계를 더욱 확장하여 GB300 NVL72 시스템당 1.1 ExaFLOPS를 구현할 예정입니다.
성능 메트릭은 추론의 경제성을 재구성합니다.
벤치마킹 데이터는 FP4가 AI 추론 성능에 미치는 혁신적인 영향을 보여줍니다. DeepSeek-R1 671B는 단일 DGX B200 시스템에서 초당 30,000개 이상의 토큰을 처리하여 H200 FP8 대비 3배 이상의 처리량 향상을 달성했습니다. 중요한 것은 정확도 저하가 최소화된다는 점입니다. FP8에서 FP4로 정량화했을 때 DeepSeek-R1의 MMLU 점수는 0.1%(90.8%에서 90.7%) 밖에 떨어지지 않습니다.
이 기술을 통해 메모리 효율성이 크게 향상되었습니다. 라마 3.1 405B는 FP32에서는 140GB가 필요하지만 FP4에서는 17.5GB만 필요하므로 8배 감소하여 더 작은 GPU 구성에서 대용량 모델을 제공할 수 있습니다. FLUX 이미지 생성도 비슷한 이점을 보여 주며, 51.4GB FP16 메모리 사용량은 FP4 저-VRAM 모드에서 9.9GB로 감소하면서 시각 품질 지표는 그대로 유지됩니다.
MLPerf v5.0 결과는 Llama 2 70B 성능 중앙값이 전년 대비 2배, 최고 점수가 3.3배 향상되는 등 생산 가능성을 입증했습니다. 에너지 효율성도 마찬가지로 인상적이었는데, H100의 토큰당 10줄이 B200에서는 0.4줄, B300에서는 0.2줄로 감소하여 최대 50배 개선된 것으로 나타났습니다. 이러한 지표는 운영 비용 절감으로 직결되며, 업계에서는 2024~2025년까지 GPU 추론 비용을 약 90% 절감할 수 있을 것으로 예상하고 있습니다.
주요 기술 기업들은 FP4를 대규모로 배포합니다.
클라우드 제공업체들은 주요 플랫폼에 걸쳐 프로덕션 배포를 통해 FP4 도입을 주도하고 있습니다. 람다 랩스는 FP4 지원 NVIDIA HGX B200 클러스터 를 원클릭 클러스터로 제공하며, 코어위브는 GB200 GPU를 사용해 라마 3.1 405B 모델에서 초당 800토큰을 달성합니다. 이 기술은 NVIDIA의 에코시스템을 넘어 Meta, OpenAI 및 Microsoft가 프로덕션 추론을 위해 AMD Instinct MI300X를 배포하고 네이티브 FP4 지원을 갖춘 MI350을 채택할 계획입니다.
실제 애플리케이션은 다양한 영역에서 FP4의 다용도성을 입증합니다. JP모건 체이스 등 금융 서비스 기업들은 위험 평가와 대체 데이터 분석을 위해 FP4를 도입 하고 있으며, 의료 기관에서는 엣지 AI 애플리케이션에 이 기술을 활용하여 메모리 50% 절감과 추론 속도 30% 향상을 달성하고 있습니다. 제조업에서는 컴퓨팅 성능이 제한된 기기에서 실시간 의사 결정을 내릴 수 있어 이전에는 실현이 불가능했던 환경으로 AI의 범위를 확장하고 있습니다.
소프트웨어 에코시스템이 빠르게 성숙해지면서 도입을 지원하고 있습니다. TensorRT 모델 옵티마이저는 포괄적인 FP4 양자화 워크플로우를 제공하며, vLLM과 같은 프레임워크는 초기 NVFP4 지원을 추가합니다. Hugging Face는 DeepSeek-R1, Llama 3.1 및 FLUX 변형을 포함해 사전 정량화된 FP4 모델 체크포인트의 리포지토리를 늘려가며 조직의 배포 일정을 앞당기고 있습니다.
인프라 혁신을 통해 초저지연 정밀도를 구현할 수 있습니다.
FP4를 대규모로 배포하려면 특히 전력 및 냉각 시스템에서 근본적인 인프라 변경이 필요합니다. NVIDIA GB200 NVL72는 72개의 GPU를 수용하는 랙당 120kW가 필요하며, 이는 기존 데이터센터의 95% 이상의 성능을 뛰어넘는 수치입니다. 더 높은 랙 전력에도 불구하고 시스템 수준의 효율성은 극적으로 향상되어 하나의 NVL72 시스템이 9개의 HGX H100 시스템을 대체하는 동시에 동등한 컴퓨팅을 위해 83% 더 적은 전력을 소비합니다.
GPU당 1000W TDP로 인해 Blackwell 배포에는 액체 냉각이 필수입니다. 모든 열 발생 부품에 냉각판이 있는 직접 칩 냉각 시스템을 사용하면 45°C 냉각수 온도로 작동할 수 있으므로 에너지 집약적인 냉각기 대신 냉각 타워를 사용할 수 있습니다. 슈퍼마이크로의 DLC-2 솔루션은 250kW 냉각 용량으로 랙당 최대 96개의 B200 GPU를 지원하여 고밀도 AI 인프라에 대한 새로운 표준을 수립합니다.
소프트웨어 요구 사항에는 업데이트된 CUDA 드라이버, 네이티브 FP4를 지원하는 TensorRT-LLM, 전문 양자화 도구가 포함됩니다. TensorRT 모델 옵티마이저를 통한 훈련 후 양자화는 신속한 배포를 가능하게 하며 양자화 인식 훈련은 최적의 정확도 보존을 제공합니다. SVDQuant 방식은 훈련 없이도 QAT 수준의 정확도를 달성하므로 컴퓨팅 리소스가 제한된 조직에 강력한 배포 유연성을 제공합니다.
고급 양자화는 모델 인텔리전스를 보존합니다.
최신 양자화 기술은 정교한 접근 방식을 통해 FP4 배포가 프로덕션 수준의 정확도를 유지하도록 보장합니다. NVIDIA의 듀얼 레벨 스케일링은 텐서 값 분포에 따라 자동으로 조정되며, 트랜스포머 엔진은 1000개 이상의 연산을 분석하여 동적으로 스케일 인자를 최적화합니다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계를 통해 DeepSeek-R1은 FP4에서 98.1%의 정확도를 달성하여 특정 벤치마크에서 FP8 기준선을 뛰어넘었습니다.
SmoothQuant와 AWQ(활성화 인식 가중치 양자화)는 최첨단 사후 훈련 방법으로, Falcon 180B와 같은 모델을 단일 GPU에 적용할 수 있게 해줍니다. 정확도 보존을 극대화하기 위해 양자화 인식 트레이닝은 미세 조정 중에 FP4 작업을 시뮬레이션하여 네트워크가 저정밀 배포를 위해 가중치 분포를 조정할 수 있도록 합니다. NVIDIA의 네모트론 4 모델은 QAT를 통해 무손실 FP4 양자화를 시연하며, BF16 기준 성능과 일치하거나 이를 뛰어넘습니다.
양자화 환경은 특정 과제를 해결하는 기술로 계속 진화하고 있습니다. 이상값 처리 메커니즘은 민감한 레이어에서 활성화 붕괴를 방지하고, 혼합 정밀도 전략은 중요한 작업에 대해 더 높은 정밀도를 유지합니다. 이러한 발전 덕분에 FP4는 고밀도 트랜스포머부터 전문가 혼합 설계에 이르기까지 다양한 모델 아키텍처에서 실행 가능합니다.
광범위한 초저정밀 채택을 내다보며
현재의 모멘텀과 로드맵 가시성을 고려할 때 FP4 채택의 궤적은 설득력이 있어 보입니다. NVIDIA의 루빈 세대는 현재 성능의 3배인 50PFLOPs의 고밀도 FP4 컴퓨팅을 목표로 하고 있으며, AMD의 MI400 시리즈는 전문가 혼합 모델에서 10배의 성능 향상을 약속합니다. 하드웨어 가용성은 여전히 주요 제약 조건으로 남아 있으며, 2025년 B200/B300 생산량 전체가 주요 클라우드 제공업체에 매진된 것으로 알려졌습니다.
비용 역학은 지속적인 도입을 강력히 지지합니다. 조직은 경쟁 솔루션에 비해 FP4를 사용하면 달러당 최대 40% 더 많은 토큰을 얻을 수 있으며, 에너지 효율성 향상으로 지속 가능성에 대한 우려가 커지고 있습니다. 메모리 및 컴퓨팅 효율성 개선을 통해 이전에는 대규모 GPU 클러스터가 필요했던 기능을 소규모 조직에서도 이용할 수 있게 되는 민주화 효과도 상당한 것으로 나타났습니다.
액체 냉각과 고밀도 전력 공급이 AI 배포의 표준이 되면서 인프라의 발전이 가속화될 것입니다. 향상된 냉각 기술과 전력 관리 시스템의 지원을 받아 50~120kW 랙용으로 설계된 데이터센터가 확산될 것입니다. 원활한 프레임워크 통합, 자동화된 정량화 파이프라인, 사전 학습된 모델 가용성 확대로 소프트웨어 성숙도가 계속 발전하여 산업 전반에서 FP4 도입 장벽이 낮아질 것입니다.
참조
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