文丨丁灵波大型语言模型（LLMs）的快速发展，催生了对更高效率数值格式的需求，以降低模型在训练与推理过程中的计算开销、内存占用和能源消耗。8位浮点格式（FP8与MXFP8）现已成为大语言模型加速训练的主流数据类型，4位浮点格式（FP4）正在成为下一代演进方向，相较于FP8，FP4可将计算性能提升两至三倍，同时将内存占用削减一半。英伟达团队在最新的一份技术报告中提出量化感知蒸馏（QAD）方法，并阐述...
网页链接文丨丁灵波大型语言模型（LLMs）的快速发展，催生了对更高效率数值格式的需求，以降低模型在训练与推理过程中的计算开销、内存占用和能源消耗。8位浮点格式（FP8与MXFP8）现已成为大语言模型加速训练的主流数据类型，4位浮点格式（FP4）正在成为下一代演进方向，相较于FP8，FP4可将计算性能提升两至三倍，同时将内存占用削减一半。英伟达团队在最新的一份技术报告中提出量化感知蒸馏（QAD）方法，并阐述...
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