背景圖片來源／Nvidia
，期望以較低精確度的格式來改善運算效能，加快深度學習訓練推理速度，以作為AI的標準交換格式，已計畫將該規格提交給電機電子工程師協會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）。
Nvidia解釋，AI處理需要跨軟體與硬體平臺的全棧創新，才能解決神經網路日益增加的運算需求，促進效率的關鍵之一是採用較低精確的數字格式來改善運算效能，降低記憶體的使用，並針對互動頻寬進行最佳化。為了實現上述好處，業界已由32位元的精確度降至16位元，現在則是8位元，而他們相信擁有一個共通的交換格式，將能推動軟體與硬體平臺的互動，進而改善運算。
因此，Nvidia、Arm與Intel共同撰寫了，用以描述8位元浮點規格，提供一個共同的格式來加速包括AI訓練與推理的AI發展。
FP8規格由E5M2與E4M3組成，前者使用5個位元來表示指數，2個位元表示尾數，後者則是以4個位元表示指數，3個表示尾數，由於該規格只使用了8個位元，因而節省了額外的運算周期。
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此外，FP8最大限度地減少了它與IEEE 754浮點格式的偏差，在硬體與軟體之間取得了良好的平衡，因而得以利用現有的實作，加速採用，並改善開發者的生產力。
根據實驗，不管是在Transformer、電腦視覺或是GAN網路上，FP8訓練的準確性都類似16位元的結果，但效能上卻有極大的進步。例如Nvidia的Hopper在BERT高精確模型上採用FP8格式，在無損準確性的狀態下創造了4.5倍的速度。
圖片來源／Nvidia
此一規格將採開放及免費授權形式，期望藉由一個可維持準確性的交換格式，讓AI模型於所有硬體平臺上都能有一致的表現。
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