Unverified50% confidenceFactTime unknown
FP8与INT8整数量化不同，FP8保留了浮点数的动态范围，对模型精度影响更小
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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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UnverifiedFP8动态范围较窄，在反向传播和梯度累积时容易出现数值溢出或下溢，因此训练侧actor保持BF16精度73% similarUnverifiedFP8在V100上的实际推理加速效果有限，主要收益体现在显存节省上72% similarUnverified模型量化从FP32降至INT8能将推理速度提升3-4倍，但可能导致小目标检测精度下降69% similarUnverifiedFP8推理加速效果依赖工作负载特征：计算密集型大批量矩阵运算可接近理论2倍加速，显存带宽密集型小批量推理收益有限66% similarUnverified深度估计任务因其回归性质对精度更敏感，可能需要混合精度策略——对敏感层保持 FP16 而对其他层使用 INT864% similar
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