待验证50% 置信事实精确时间

在7nm工艺下，一次FP32乘法大约消耗4.6pJ能量，而一次FP32加法仅需约0.9pJ

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/2

首次发现

来源

FHRR超维计算原理详解：用相位角相加替代复杂乘法运算

涉及实体

7nm工艺technology FP32concept

相关事实

待验证2.4万亿参数模型在FP32下约需9.6TB显存，BF16约需4.8TB，INT8约需2.4TB，INT4约需1.2TB71% 相似待验证双重量化对每64个参数共享的FP32缩放因子进一步量化为FP8格式，使每个参数的量化开销从0.5bit降低到约0.127bit69% 相似待验证B200的FP4算力峰值可达约9PFLOPS（稀疏模式），相比FP16提升可达8倍68% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/846508

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/846508

MCP

get_claim(id=846508)