【AI算力優化新思維】NVFP4：超越傳統FP4，Dell Pro Max 搭 載 GB10 為AI推論注入新動能 2026-02-12 NVFP4：超越傳統FP4，Dell Pro Max 搭載 GB10 為AI推論注入新動能 專為高效精準低精度推論設計，Dell Pro Max 搭載 GB10 與 NVIDIA NVFP4 帶來AI新紀元 NVFP4並非一般FP4：AI推論的全新突破 近年來，隨著AI模型規模不斷擴大，如何在維持精度的前提下提升效能、降低資源消耗，成為開發者們追求的目標。模型量化（quantization）是常用的壓縮技術，尤其低精度格式如FP8、FP4等已成為焦點。然而，傳統FP4雖然能大幅減少記憶體需求，卻常因精度損失嚴重而難以廣泛應用。NVIDIA 最新推出的NVFP4正好解決了這一痛點——它不是普通的FP4，而是專為AI推論打造的新一代低位元浮點格式。 NVFP4的創新設計：精度與效能兼得 NVFP4 是隨NVIDIA Blackwell架構問世的創新4位元浮點格式。雖然NVFP4在結構上與傳統FP4（1符號位、2指數位、1尾數位）相似，但NVFP4在精度控制與記憶體效率上進行了突破性優化： 雙層微區塊縮放（Two-level Micro-block Scaling）：NVFP4對每16個數值區塊使用高精度FP8（E4M3）縮放，同時每個張量還有一層FP32全域縮放。這種設計大大減少量化誤差，確保模型智慧（model intelligence）不流失。 圖自 NVIDIA, NVFP4 的2層 Scaling 效果 更細緻的區塊設計：相較於前代MXFP4每32值共用縮放因子，NVFP4將區塊縮小至16值，使縮放更符合資料動態範圍，進一步降低誤差。 極致的記憶體效率：NVFP4平均每個參數只需4.5位元，記憶體佔用較FP16減少約3.5倍，較FP8減少1.8倍，適合大規模模型推論。 極小的精度損失：實測如DeepSeek-R1-0528等大型語言模型，從FP8量化至NVFP4後，準確率下降低於1%，某些評測甚至略優於FP8。 圖自 NVIDIA, 測試 FP8 及 FP4 的比較 能源效率與推論效能的雙重提升 Dell Pro Max 搭載 GB10：NVFP4 AI 推論的理想平台 在硬體平台選擇上，Dell Pro Max 搭載 GB10可謂運行NVFP4模型的最佳搭檔。搭載NVIDIA GB10，最高支援200B 的模型，擁有驚人的 1000 TOPS FP4運算能力。128GB LPDDR5x整合記憶體與本地AI加速設計，讓GB10能充分發揮NVFP4的優勢： 極致AI本地推論：足夠的記憶體容許載入多個模型進行推論或開發測試，無須依賴雲端，數據全程本地處理，減低依賴外在服務的數據外洩風險，消除網路延遲與外部資源競爭，保證效能與安全。 可負擔與擴展性：兩台 GB10 串聯更可處理更高參數量的超大模型，適合部門級開發、研究機構到大型企業應用。 支援NVFP4生態系統：GB10預設整合NVIDIA AI軟體堆疊，完美支援TensorRT Model Optimizer與NVFP4量化模型，讓開發者從原型設計、微調到部署都行雲流水。 多樣AI場景最佳化：不論是測試機器人、電腦視覺、VLM或邊緣數據科學，均可以尋找轉換為NVFP4的模型讓 GB10 驅動，實現效能與精度的平衡。 NVFP4 生態 現時 NVIDIA 在 HuggingFace 很快會釋各種新開源模型 (Open Source Models) 的 NVFP4 版本供下載，可在 TensorRT-LLM 中使用。Redhat AI 也在 HuggingFace 放出不同 NVFP4 模型供 vLLM 使用。現時如果你想把模型量化為 NVFP4，NVIDIA TensorRT Model Optimizer 和 LLM Compressor 都提供簡化的工作流程來協助完成。完成量化後，NVFP4 模型可以輕鬆匯出為 部署在 NVIDIA TensorRT-LLM 或 vLLM 上使用。 結語：NVFP4 x Dell Pro Max 搭載 GB10，開啟AI推論新紀元 NVFP4顛覆傳統FP4的侷限，以創新雙層縮放和微區塊設計，實現低精度下的高準確率及高效能。Dell Pro Max 搭 載 GB10 大大改善 AI 開發和部署生態，成為NVFP4推論的理想平台之一。不論是本地AI開發還是大規模推論應用，這組合都將讓AI開發者如虎添翼，真正達到事半功倍的境界。
