5 april 2026
FP4-precisie is een nieuw numeriek formaat waarbij getallen worden opgeslagen met slechts 4 bits per waarde. Dat is de helft van FP8 en een kwart van FP16. Het resultaat: AI-modellen draaien sneller, verbruiken minder geheugen en hebben minder energie nodig. Nvidia introduceerde FP4 als onderdeel van de Blackwell-architectuur, specifiek om grootschalige inferentie van grote taalmodellen betaalbaar en snel te maken. In dit artikel leggen we uit wat FP4 precies betekent, welke workloads ervan profiteren en wanneer het de juiste keuze is voor jouw AI-infrastructuur.
FP4-precisie is een numeriek formaat dat getallen opslaat in 4 bits, terwijl FP8 8 bits gebruikt en FP16 16 bits. Minder bits betekent minder geheugengebruik, hogere doorvoersnelheid en lager energieverbruik. Het verschil zit niet alleen in de grootte, maar ook in de nauwkeurigheid waarmee berekeningen worden uitgevoerd.
FP16 is al jaren de standaard voor AI-training en biedt een goede balans tussen nauwkeurigheid en prestaties. FP8 werd populair als tussenoplossing voor inferentie, waarbij iets minder precisie acceptabel is omdat het model al getraind is. FP4 gaat nog een stap verder en is specifiek ontworpen voor inferentie op grote schaal, waar snelheid en efficiëntie zwaarder wegen dan maximale numerieke precisie.
Een praktisch verschil: een model dat in FP16 100 GB geheugen nodig heeft, heeft in FP4 nog maar ongeveer 25 GB nodig. Dat betekent dat je grotere modellen kunt draaien op dezelfde hardware, of dezelfde modellen op goedkopere hardware.
Nvidia introduceert FP4 in de Blackwell-architectuur omdat de vraag naar inferentie van grote taalmodellen exponentieel groeit en de huidige geheugen- en rekencapaciteit een knelpunt vormt. FP4 stelt GPU’s in staat om meer tokens per seconde te verwerken, wat directe impact heeft op de kosten en schaalbaarheid van AI-services.
Grote taalmodellen zoals GPT-klasse systemen bestaan uit miljarden parameters. Bij elke inferentiestap moeten al die parameters worden geladen vanuit het GPU-geheugen. Met FP4 halveer je het geheugenverkeer ten opzichte van FP8, wat de doorvoer aanzienlijk verhoogt. Nvidia heeft de Blackwell-architectuur zo ontworpen dat de Tensor Cores FP4-berekeningen native ondersteunen, zonder dat je daarvoor software-omwegen nodig hebt.
Daarnaast speelt energieverbruik een grote rol. Datacenters lopen steeds vaker tegen de grenzen van hun stroomcapaciteit aan. Minder bits per berekening betekent minder energieverbruik per inferentiestap, en dat telt snel op bij miljoenen verzoeken per dag. FP4 is dan ook niet alleen een technische innovatie, maar ook een antwoord op de economische realiteit van grootschalige AI-deployment.
AI-workloads die het meest profiteren van FP4-precisie zijn inferentietaken met grote taalmodellen, real-time aanbevelingssystemen en grootschalige beeldherkenning. Deze toepassingen draaien al getrainde modellen op nieuwe invoer en stellen daarmee minder hoge eisen aan numerieke precisie dan het trainingsproces zelf.
Specifiek zijn dit de workloads waarbij FP4 een duidelijk voordeel biedt:
AI-training profiteert minder van FP4, omdat het trainingsproces nauwkeurige gradientberekeningen vereist. Kleine afrondingsfouten die bij inferentie acceptabel zijn, kunnen zich tijdens training ophopen en de kwaliteit van het model aantasten. Voor training blijft FP16 of BF16 de voorkeurskeuze.
FP4-precisie introduceert meer kwantisatiefout dan FP8 of FP16, wat betekent dat de uitvoer van een model licht kan afwijken van een variant met hogere precisie. In de praktijk is dit verlies bij goed gekwantiseerde modellen klein genoeg om acceptabel te zijn voor de meeste inferentietoepassingen.
De sleutel zit in de kwantisatiemethode. Moderne technieken zoals post-training quantization (PTQ) en quantization-aware training (QAT) zijn specifiek ontwikkeld om het nauwkeurigheidsverlies bij lage-precisieformaten te minimaliseren. Nvidia heeft voor de Blackwell-architectuur eigen kwantisatietools ontwikkeld die FP4-modellen optimaliseren zonder dat je het model opnieuw hoeft te trainen.
Toepassingen waarbij kleine afwijkingen in de uitvoer weinig impact hebben, zoals tekst genereren of afbeeldingen classificeren, zijn goed geschikt voor FP4. Toepassingen waarbij numerieke precisie direct de uitkomst bepaalt, zoals financiële modellen of medische diagnostiek op pixelniveau, vragen om een zorgvuldige afweging. In die gevallen is het verstandig om FP4 te testen naast FP8 en de kwaliteit van de uitvoer te vergelijken voordat je een beslissing neemt.
FP4-precisie wordt vandaag ondersteund door servers die zijn uitgerust met Nvidia Blackwell-GPU’s, waaronder de B200 en de server met NVIDIA B300-GPU. De B300 is de meest geavanceerde variant in de Blackwell-lijn en biedt naast FP4-ondersteuning ook meer HBM3e-geheugen en een hogere bandbreedte dan de B200.
Supermicro was wereldwijd een van de eerste serverplatformen die Blackwell-hardware ondersteunden, wat betekent dat je vandaag al systemen kunt inzetten die native FP4-inferentie draaien. De beschikbaarheid van deze hardware is een relevant punt: de vraag naar Blackwell-systemen is hoog, de productiecapaciteit is beperkt en grote inkopers reserveren complete productielijnen. Dat heeft directe gevolgen voor levertijden en marktprijzen, die sterk fluctueren afhankelijk van het moment van bestellen.
Naast de GPU zelf vereist FP4-inferentie ook voldoende geheugenbandbreedte, snelle NVLink- of InfiniBand-interconnects bij multi-GPU-setups en een serverplatform dat de thermische en stroomvereisten van Blackwell-hardware aankan. Niet elk bestaand serverframe is geschikt voor deze nieuwe generatie GPU’s.
FP4-precisie is de juiste keuze wanneer je grootschalige inferentie wilt draaien, geheugenkosten wilt verlagen of maximale doorvoer per GPU wilt halen binnen een bestaand budget. Het is minder geschikt voor AI-training of toepassingen waarbij kleine nauwkeurigheidsverliezen onaanvaardbaar zijn.
Overweeg FP4 als je je in een of meer van de volgende situaties herkent:
Is je primaire workload het trainen van grote modellen, of werk je met toepassingen waarbij elke decimaal telt? Dan is FP4 waarschijnlijk nog niet de juiste keuze en blijft FP16 of BF16 het veiligste formaat.
Bij ons, NCS International, helpen we je graag bepalen welke configuratie aansluit bij jouw specifieke workloads. Als grootste en oudste Supermicro-distributeur van Nederland leveren wij als eerste in de Benelux servers met de nieuwste Nvidia Blackwell-GPU’s, inclusief de B300. We configureren elk systeem volledig op maat, van een enkele GPU-server tot een volledig multi-rack AI-datacenter. Wil je weten wat er vandaag al mogelijk is? Bekijk dan onze AI-infrastructuuroplossingen of neem direct contact met ons op.
Je kunt een bestaand model niet zonder meer omzetten naar FP4 zonder kwantisatietools. Nvidia biedt hiervoor specifieke tooling aan via TensorRT-LLM, waarmee je post-training quantization (PTQ) kunt toepassen op al getrainde modellen. Voor de beste resultaten is het aan te raden om het gekwantiseerde model te valideren op een representatieve testset, zodat je zeker weet dat de nauwkeurigheid binnen acceptabele grenzen blijft.
Een veelgemaakte fout is het overstappen naar FP4 zonder eerst te testen of het model kwantisatiegevoelig is. Sommige modelarchitecturen of lagen zijn gevoeliger voor precisieverlies dan anderen, wat kan leiden tot onverwacht kwaliteitsverlies in de uitvoer. Een andere valkuil is het onderschatten van de infrastructuurvereisten: FP4 vraagt om hardware die het formaat native ondersteunt, zoals Blackwell-GPU's, en een serverplatform dat de bijbehorende thermische en stroomeisen aankan.
Ja, dat is mogelijk en in de praktijk zelfs een aanbevolen aanpak. Gevoelige lagen, zoals de eerste en laatste lagen van een taalmodel, kunnen in FP8 of FP16 worden gehouden, terwijl de bulk van de modellagen in FP4 draait. TensorRT-LLM ondersteunt deze gemengde-precisie configuraties, waardoor je de efficiëntievoordelen van FP4 kunt combineren met de nauwkeurigheidsgaranties van hogere precisieformaten op de kritische punten in je pipeline.
In de praktijk rapporteert Nvidia een doorvoerverbetering van tot twee keer ten opzichte van FP8 bij LLM-inferentie op Blackwell-hardware, afhankelijk van het model en de batch-grootte. De grootste winst zit in geheugenbandbreedte: doordat je twee keer zo weinig data per parameter hoeft te laden, kan de GPU sneller tokens genereren. De exacte winst hangt sterk af van je specifieke modelarchitectuur, de gebruikte kwantisatiemethode en de configuratie van je serverplatform.
FP4 is in principe toepasbaar op modellen van elke omvang, maar de voordelen zijn het grootst bij grote modellen waarbij geheugendruk en doorvoer de dominante knelpunten zijn. Bij kleinere modellen past het model al volledig in het GPU-geheugen op hogere precisie, waardoor de toegevoegde waarde van FP4 beperkter is. Voor kleinere modellen is FP8 vaak een betere balans tussen efficiëntie en nauwkeurigheid, tenzij je heel veel modellen tegelijkertijd op dezelfde GPU wilt hosten.
Blackwell-GPU's zoals de B200 en B300 stellen aanzienlijk hogere eisen aan stroomvoorziening en koeling dan vorige generaties. Je moet controleren of je datacenter voldoende stroomcapaciteit per rack heeft, of je koelinfrastructuur geschikt is voor de hogere warmteafgifte, en of je netwerk- en interconnectinfrastructuur (NVLink of InfiniBand) de vereiste bandbreedte biedt voor multi-GPU-setups. Het is verstandig om dit vooraf in kaart te brengen, zodat je bij levering van de hardware direct operationeel kunt zijn.
Hoewel Blackwell-servers een hogere aanschafprijs hebben dan oudere GPU-generaties, daalt de TCO bij grootschalige inferentie vaak aanzienlijk dankzij FP4. Je hebt minder GPU's nodig voor dezelfde doorvoer, het energieverbruik per inferentiestap is lager en je kunt grotere modellen op minder hardware draaien. Voor organisaties die duizenden tot miljoenen inferentieverzoeken per dag verwerken, verdient de investering in FP4-capabele hardware zich daardoor relatief snel terug.
Den Sliem 89
7141 JG Groenlo
The Netherlands
+31 544 470 000
info@ncs.nl