两张H100上把Llama 3 70B改成FP8，吞吐几乎翻三倍
AccBalanced · x · 2026-08-04
- 这条转发强调了一个非常实用的推理优化结果：在 两张 H100 上跑 Llama 3 70B，只把精度从 FP16 改成 FP8，吞吐就从 158 tokens/s 提升到 474 tokens/s。
- 在负载下，首 token 延迟 也从大约 30 秒 降到 5 秒以内。
- 原文还链接了一篇量化指南，解释量化原理，以及生产环境里到底该下载哪种模型格式。
- 这条信息的重点不是模型本身，而是精度选择对部署性能、延迟和算力效率的巨大影响。
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