English(EN) Gemma 4 From E2B to 31B on an AMD MI300X: fp8 Overtakes bf16 From 12B Up

Gemma 4 模型：fp8 格式在 AMD MI300X 上处理更大尺寸时超越 bf16

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 13:46

一份技术指南演示了如何使用 vLLM 在 AMD MI300X GPU 上部署从 2B 到 31B 参数的 Google Gemma 4 模型。分析显示，对于较小的模型（2B 参数），bfloat16 (bf16) 在单个用户时性能更快，而 fp8 仅在处理八个或更多并发请求时才具有竞争力。然而，对于 12B 参数及以上的模型，fp8 持续优于 bf16，在不同的请求负载和提示长度下均显示出显著的速度提升。 AI

影响 FP8 格式在较大模型上显示出显著的性能提升，可能影响 LLM 在特定硬件上的部署策略。

排序理由技术指南，详细说明了模型格式在特定硬件上的性能基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Gemma 4 模型：fp8 格式在 AMD MI300X 上处理更大尺寸时超越 bf16

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · xbill · 2026-10-09 13:46

Gemma 4 从 E2B 到 31B 在 AMD MI300X 上运行：fp8 在 12B 以上超越 bf16

<p>This article provides a step by step guide to serving every Gemma 4 size, E2B, E4B, 12B, 26B-A4B and 31B, on one AMD Instinct MI300X through vLLM in four weight formats, with each build timed across the same grid of request counts and prompt lengths on the same image. Every lo…

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Gemma 4 从 E2B 到 31B 在 AMD MI300X 上运行：fp8 在 12B 以上超越 bf16

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