Verified75% confidenceFactExact time

FP8数据量比FP16压缩一半，H100的FP8 Tensor Core算力达到FP16的两倍（约1979 TFLOPS）

3

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75%

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7/15/2026

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软硬协同设计：构建硬件友好的LLM架构指南

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Unverified2-bit量化意味着每个权重仅用4种状态表示，相比FP16压缩比高达8倍74% similar UnverifiedB200的FP4算力峰值可达约9PFLOPS（稀疏模式），相比FP16提升可达8倍73% similar Verified量化技术将FP32（32位）权重降至INT4（4位），理论压缩比达8倍，但会引入精度损失73% similar Unverified从BF16到FP8内存占用减半72% similar Verified量化技术通过将模型权重从FP32/FP16压缩为INT8/INT4等低精度格式，可将模型体积缩减50%-75%72% similar

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