推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度

henry 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

OpenAI在最新的开源模型gpt-oss上采用的MXFP4数据类型，直接让推理成本暴降75%！

更惊人的是，MXFP4在把内存占用降为同规模BF16模型的四分之一的同时，还把生成token的速度提升了整整4倍。

换句话说，这一操作直接把参数的大模型塞进80GB显存的显卡，哪怕是只有16GB显存的显卡也能跑200亿参数的版本。

（注：显存容量通常会大于Checkpoint Size）

相比以往的数据类型，MXFP4提供了极高的性价比，模型运行所需的硬件资源仅为之前的四分之一。

MXFP4有什么魔力？

在gpt-oss中，OpenAI将MXFP4量化应用于大约90%的权重，这一操作的直接动机（收益）就是让模型运行成本变得更加便宜。

将gpt-oss模型量化为MXFP4 后，大语言模型的占用内存仅为等规模BF16模型的1/4，而且生成token的速度最高可提升4倍。

如何通过改变数据类型降低模型运行成本？这里的逻辑是这样的：

模型的运行成本主要由权重存储内存带宽两个部分组成。

前者是模型参数存放和占用的空间，也就是存储它们所需要的字节数。

后者则是模型在推理时，数据读写速度和容量的限制。

数据类型的变化将直接影响权重存储和内存带宽的占用。

例如，传统模型权重通常用FP32（32位浮点数）存储，每个参数占用4字节内存。

如果用MXFP4，那么每个权重只有半字节权重存储大小是FP32的1/8，这就极大地压缩了权重数据量的大小。

这一压缩不仅降低了模型的存储空间，还能让模型在同样的带宽下完成更快地数据读取和写入，从而提高推理速度。

由此，通过改变数据类型就能实现推理成本的降本增效。

那么，MXFP4是怎么实现这一点的？

MXFP4

MXFP4的全称是微缩放4位浮点数（Micro-scaling Floating Point 4-bit），是由Open Compute Project (OCP) 定义的4位浮点数据类型。

（注：OCP是Facebook于2011年发起的超大规模数据中心合作组织，旨在降低数据中心组件成本并提高可获取性。）

在深度学习领域中，数据类型的精度和效率一直是研究者取舍的重点。

例如，传统的FP4只有四位，1位符号位（表示正负），2位指数位（决定数值的量级），1位尾数位（表示小数部分）。

这种表示方法虽然压缩了数据量，但也导致了非常有限的可表示的数值范围，它只能表示8个正数和8个负数。

相较之下，BF16（1位符号位，8位指数位和7 位尾数位）则能表示 65,536个数值，不过表示范围的增加也带来了计算成本的上升。

如果为了提高计算效率，直接把这4个BF16数值：0.0625、0.375、0.078125、0.25直接转换成FP4，那么它们会变成 0、0.5、0、0.5。

不难看出，这样的误差显然是无法接受的。

于是，为了在减少数据量的同时确保一定的精度，MXFP4通过将一组高精度数值（默认32个）乘以一个公共缩放因子（这个缩放因子是一个8位二进制指数）。这样，我们前面那4个BF16数值就会变成 1、6、1.5、4。

这样就既实现了极致的数据大小，又维持了数值间大小关系的精度。

此外，这一过程的实现还与计算硬件相关

一般规律是，每将浮点精度减半，芯片的浮点吞吐量就能翻倍。

比如，一个B200SXM模块的稠密BF16运算性能约为2.2 petaFLOPS，降到FP4（Nvidia Blackwell 芯片提供硬件加速）后，就能提升到9petaFLOPS

虽然这会在吞吐量上带来一些提升，但在推理阶段，更多FLOPS的意义主要是减少模型开始生成答案的等待时间

值得注意的是，运行MXFP4模型并不要求硬件必须原生支持FP4

用于训练gpt-oss的Nvidia H100就不支持原生FP4，不过它依然可以运行，只是无法享受该数据类型的全部优势。

低精度与计算量的取舍

事实上，MXFP4并不是新概念。早在2023年的报告中，OCP就在报告《OCP Microscaling Formats (MX) Specification Version 1.0》中详细介绍过这一数据类型。

然而，这种低精度的数据类型通常被认为是对性价比的妥协，因为精度下降会导致质量损失。损失的程度取决于具体的量化方法。

不过，已经有足够多的研究表明，将数据精度从16位降到8位，在大语言模型场景下几乎没有质量损失，这种精度已经足够支撑模型的正常工作。

事实上，一些模型开发者，例如DeepSeek已经开始直接用FP8进行训练。

此外，虽然MXFP4比标准FP4好得多，但它也有缺陷

例如，英伟达就认为这种数据类型相比FP8仍可能出现质量下降，部分原因是其缩放块大小（Scaling Block Size）为32，不够细粒化。

为此，英伟达推出了自己的微缩放数据类型NVFP4，通过将缩放块大小降至16和使用FP8缩放因子来提高质量。

这几乎等同于FP8的工作方式。只不过MXFP4是在张量内部的小块上应用缩放因子，而不是作用于整个张量，从而在数值之间实现更细的粒度。

最后，在gpt-oss上，OpenAI只使用了MXFP4。

鉴于OpenAI在AI领域上的影响力，这基本上就等于在说：

如果MXFP4对我们够用，那对你也应该够用。

[1]https://www.theregister.com/2025/08/10/openai_mxfp4/

[2]https://cdn.openai.com/pdf/419b6906-9da6-406c-a19d-1bb078ac7637/oai_gpt-oss_model_card.pdf

[3]https://www.opencompute.org/documents/ocp-microscaling-formats-mx-v1-0-spec-final-pdf