Релиз модели3 июля 2026 г., 19:20 МСК🤖 Auto

Vulkan 1.4.356: поддержка форматов OCP MX для ускорения ИИ

Вышла версия Vulkan 1.4.356 с новой расширением VK_EXT_shader_ocp_microscaling_types, позволяющим использовать микромасштабные форматы данных OCP (MXFP4/6/8) для оптимизации ИИ-нагрузок.

Баннер новости 2866

Новое расширение для ИИ-вычислений

В июле 2026 года вышла версия Vulkan 1.4.356, ключевой особенностью которой стало добавление расширения VK_EXT_shader_shader_ocp_microscaling_types. Это расширение предназначено для поддержки форматов данных Open Compute Project (OCP) Microscaling (MX), что критически важно для повышения эффективности машинного обучения.

Расширение позволяет шейдерам работать с плавающей точкой, определенной в спецификации OCP MX. Важно отметить, что на данном этапе поддержка ограничена типами данных, а не прямыми операциями с микромасштабированными тензорами, однако это закладывает фундамент для будущих оптимизаций.

Форматы данных и их преимущества

Форматы OCP MX включают MXFP4, MXFP6, MXFP8 и MXINT8. Их внедрение в Vulkan направлено на решение двух главных проблем ИИ-инференса и обучения: снижение требований к пропускной способности памяти и увеличение вычислительной пропускной способности.

ФорматТип данныхОсновное назначение
MXFP4Float Point 4-bitМаксимальная эффективность памяти для инференса
MXFP6Float Point 6-bitБаланс точности и производительности
MXFP8Float Point 8-bitСтандарт для современных ИИ-моделей
MXINT8Integer 8-bitКвантованные вычисления

Участники разработки

Работа над расширением велась несколько месяцев при активной поддержке ведущих игроков индустрии. В разработке принимали участие компании NVIDIA, Samsung, Imagination Technologies и Arm. Их вклад отражает растущий отраслевой спрос на стандартизированные форматы данных для ускорителей ИИ.

Значение для разработчиков

Для разработчиков игр и приложений с ИИ-компонентами это означает возможность более эффективного использования GPU. Снижение требований к памяти позволит запускать более сложные модели на оборудовании с ограниченными ресурсами, а увеличение вычислительной пропускной способности ускорит обучение и инференс.

Источник: Phoronix ↗