OpenAI e MXFP4: una svolta nell’efficienza dell’intelligenza artificiale
OpenAI ha introdotto una novità che potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui vengono gestiti i modelli di intelligenza artificiale: il formato dati MXFP4. Questa innovazione promette di ridurre drasticamente i costi di calcolo e memoria, rendendo l’AI più veloce e accessibile per aziende e provider cloud.
Cosa è MXFP4?
MXFP4 è un tipo di dato a 4 bit sviluppato dall’Open Compute Project, pensato per ottimizzare la gestione dei pesi nei modelli LLM. A differenza dei formati tradizionali come BF16, MXFP4 utilizza una tecnica di micro-scaling che permette di rappresentare un intervallo di valori molto più ampio, pur mantenendo una precisione accettabile.
- Solo 4 bit per ogni valore
- Quantizzazione a blocchi con fattore di scala comune
- Risparmio di memoria e banda fino al 75%
Perché MXFP4 è importante?
La riduzione della precisione dei dati consente di utilizzare meno VRAM e banda, abbattendo i costi di infrastruttura. Secondo OpenAI, circa il 90% dei pesi dei nuovi modelli gpt-oss sono stati quantizzati con MXFP4, permettendo di eseguire modelli da 120 miliardi di parametri su GPU con soli 80GB di memoria.
Inoltre, la generazione dei token è fino a 4 volte più veloce rispetto ai modelli BF16, grazie all’aumento della capacità di calcolo delle GPU moderne.
Impatto sul mercato e sulle infrastrutture
OpenAI ha scelto di distribuire i suoi modelli solo in formato MXFP4, spingendo il settore verso questa nuova tecnologia. Cloud provider e aziende possono ora gestire modelli avanzati con hardware meno costoso e più efficiente.
"La scelta di OpenAI di puntare su MXFP4 segna una svolta per l’intero settore, rendendo l’AI più accessibile e sostenibile."
Esperto AI
Limiti e prospettive future
Nonostante i vantaggi, MXFP4 non è privo di compromessi: la precisione può essere inferiore rispetto a FP8, e altri produttori come Nvidia stanno sviluppando varianti come NVFP4 per migliorare ulteriormente la qualità.
La direzione presa da OpenAI potrebbe però accelerare l’adozione di questi formati, rendendo l’AI sempre più efficiente e diffusa.