本文详细介绍了在 AMD Instinct MI300X GPU 上运行 Gemma 4 E2B 语言模型时，不同权重格式的性能比较。作者提供了使用 vLLM 部署十种不同权重格式的详细指南，并对不同请求数量和提示长度下的每种配置进行了计时。结果表明，FP8 是最快的格式，性能与 bfloat16 非常接近，而 INT8 和 4 位格式的输出速度较慢但可能更精确。文章提出了速度与保真度之间的权衡选择，并指出 MI300X 充足的内存容量允许在无论选择何种格式的情况下都能支持大型 KV 缓存。 AI
影响 为在特定硬件上优化 LLM 推理性能提供了见解，为基础设施和部署决策提供信息。
排序理由 关于针对特定硬件和模型格式优化 LLM 推理的技术指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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