FP8量化技术详解：原理、优势及在LLM中的应用

1. 引言

在大语言模型（LLM）训练过程中，模型量化是提升训练效率的重要技术手段。FP8（8位浮点数）量化因其独特的数值表示特性，在保持模型性能的同时，有效降低了计算资源消耗。本文将深入探讨FP8量化的技术原理及其在LLM训练中的应用优势。

2. FP8与Int8的本质区别

2.1 数值分布特性

• Int8（8位整数）

  • 取值范围：-128 到 127
  • 特点：数值空间均匀分布，相邻数字间隔恒为1
  • 局限性：无法同时精确表示小数值和大数值

• FP8（8位浮点数）

  • 组成：1位符号位 + 4位指数位 + 3位尾数位
  • 特点：数值空间非均匀分布，具有更宽的动态范围
  • 优势：能够同时表示极小值和较大值，在接近0的区域有更密集的数值表示

2.2 数值表示方式

FP8采用科学计数法的形式表示数值：

• 计算公式：(-1)^s × (1 + M) × 2^(E-7)
  • s：符号位（0或1）
  • M：尾数部分，3位二进制转换为小数
  • E：指数部分，4位二进制表示的值
  • -7为指数偏置值(bias)

3. FP8的精确计算示例

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