AI 학습 효율1 Nvidia NVFP4, 4비트 연산으로 LLM 학습 효율 6배 향상…FP8·BF16과의 경쟁 구도 엔비디아가 최신 논문을 통해 **NVFP4 (Nvidia Floating Point 4-bit)**라는 새로운 수치 연산 포맷을 공개했습니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM) 학습에서 기존 FP8이나 BF16보다 훨씬 효율적인 학습을 가능하게 한다는 점에서 주목받고 있습니다. GPU의 물리적 연산 성능 향상만으로는 한계가 뚜렷해진 상황에서, 숫자를 더 적은 비트로 표현하는 방법론이 차세대 AI 경쟁의 핵심으로 떠오르고 있습니다. NVFP4: 4비트 부동소수점 형식으로, 엔비디아 Blackwell GPU와 최적화되어 작동효율성: FP8 대비 메모리 절반 절약, 연산 속도 최대 6배 향상비교: BF16은 안정성, FP8은 속도와 효율, NVFP4는 초고속 압축이라는 차별화한계와 과제: 정밀도 손실, 학습 불.. 2025. 10. 5. 이전 1 다음
