NVFP4 (4ビット浮動小数点)読み: えぬぶいえふぴーふぉー

2026-10-01 更新

AI用語辞典インフラ・学習最終更新: 2026-10-01・AI PICKS編集部

NVFP4 (4ビット浮動小数点)の定義

NVFP4とは、NVIDIAがBlackwell世代のGPU向けに導入した4ビット浮動小数点のデータ形式のことです。AIモデルを小さく軽くしても精度が落ちにくく、推論の高速化とメモリ節約に使われます。

開発元: NVIDIA（Blackwell GPUアーキテクチャと同時に導入。技術解説は2025年6月公開）
仕組み: 1値4ビット（E2M1）。16個ごとにFP8（E4M3）の倍率を共有し、さらにテンソル全体にFP32の倍率をかける2段階スケーリング
MXFP4との違い: MXFP4は32個ごとに2のべき乗の倍率を共有。NVFP4はブロックが半分の16個で倍率も細かいため、誤差が小さい
効果（NVIDIA公表）: モデルのメモリ使用量はFP16比で約3.5分の1、FP8比で約1.8分の1。DeepSeek-R1-0528ではFP8比の精度低下が1%以内
対応ハード・ツール: Blackwell世代GPU（データセンター向けGB200/GB300、GeForce RTX 50シリーズ）。TensorRT Model Optimizer、TensorRT-LLM、vLLM、ComfyUIなど
用途: 主に推論の高速化。2025年8月にはNVIDIAがNVFP4での事前学習（4ビット学習）の手法も公表

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NVFP4 (4ビット浮動小数点)とは（詳しく解説）

NVFP4は、AIモデルの数値を1つあたり4ビットで表すためのデータ形式です。NVIDIAがBlackwell世代のGPUとあわせて導入しました。ふつうAIモデルは16ビットや8ビットで数値を持ちますが、4ビットにすればモデルはぐっと小さくなり、計算も速くなります。問題は、ビット数を減らすほど精度が落ちやすいことでした。 NVFP4はこの弱点を、倍率（スケール）の工夫で補っています。数値を16個ずつの小さなグループに分け、グループごとにFP8の細かい倍率を持たせます。さらにテンソル全体にもFP32の倍率をかける2段構えです。先行するMXFP4は32個ごとに2のべき乗の倍率しか使えないため、NVFP4のほうが元の値に近く表せます。 NVIDIAの公表では、メモリ使用量はFP16の約3.5分の1、FP8の約1.8分の1。DeepSeek-R1-0528をFP8からNVFP4にしても、主要な評価での精度低下は1%以内でした。2025年8月には、推論だけでなく事前学習にNVFP4を使う手法も公表されています。身近なところでは、GeForce RTX 50シリーズとComfyUIの組み合わせでNVFP4版の画像・動画モデルを使えます。ただし高速化が効くのはBlackwell世代のGPUで、ComfyUIではCUDA 13.0版のPyTorchが条件です。RTX 40シリーズ以前ならFP8版を選ぶのが無難です。

出典・公式情報: