待验证50% 置信基准精确时间
在单张H100上，FuTransformer的预填充路径比编译后的PyTorch FP8快最多1.48倍，达到1.29 PFLOP/s。
1
来源数
50%
置信度
短期 (~14 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2026/11/2
来源
涉及实体
相关事实
待验证H100的Transformer Engine支持FP8精度，张量核心在FP8模式下峰值算力可达3958 TFLOPS，FP16为1979 TFLOPS77% 相似已验证NVIDIA H100采用专为AI工作负载设计的Transformer Engine，在FP8精度下实现近4000 TFLOPS算力，比A100提升约3倍75% 相似待验证FuTransformer的INT4解码相比其自家的FP8路径快31%至51%。75% 相似待验证H100的Hopper架构引入了专门的Transformer Engine，支持FP8精度计算72% 相似待验证在8B和70B形状、batch 1至32的范围内，FuTransformer的INT4解码比PyTorch的BF16与INT4块中较快者快1.3至2.4倍。70% 相似
引用此条事实
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