Unverified50% confidenceFactExact time
vLLM支持的量化方案（GPTQ、AWQ、FP8等）可将模型显存占用降低2-4倍
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50%
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Medium-term (~90 days)
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7/2/2026
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Valid until: 9/30/2026
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vLLM深度解析：PagedAttention如何实现高吞吐量LLM推理
githubvllm-project6/6/2026
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UnverifiedGPTQ 利用 Hessian 矩阵的逆补偿量化误差，AWQ 引入激活值感知机制保护显著权重，在4-bit量化下通常优于GPTQ73% similarUnverifiedGPTQ基于二阶Hessian信息对权重逐层校准，实现W4A16量化72% similarUnverifiedGPTQ是一种基于二阶信息（Hessian矩阵）的训练后量化方法，可将模型压缩至4-bit或3-bit，几乎不损失模型质量71% similarUnverified在LLM领域，GPTQ、AWQ、QuIP等方法已证明4-bit量化的可行性，但无法直接迁移到扩散模型的U-Net或DiT架构上70% similarVerifiedGPTQ和AWQ量化格式主要用于GPU推理69% similar
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