English(EN) vLLM FP8 vs bf16 on an H100: 1.4x the throughput, and what it did to GSM8K accuracy

vLLM FP8 量化将 H100 吞吐量提升 1.4 倍，准确率损失极小

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 16:27

近期在 NVIDIA H100 GPU 上进行的基准测试显示，与 bfloat16 相比，vLLM 的 FP8 量化在吞吐量方面实现了显著提升，在 64 个并发请求下吞吐量提高了 1.4 倍，单用户解码速度提高了 1.55 倍。这种性能提升对准确率的影响微乎其微，FP8 模式正确回答了 300 个 GSM8K 数学问题中的 270 个，仅略低于 bfloat16 模式的 272 个正确答案。实验使用了 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 模型，并强调性能提升主要在单用户场景下观察到。 AI

影响 FP8 量化为在兼容硬件上实现显著更快的 LLM 推理提供了途径，同时准确率损失极小。

排序理由基准测试结果，比较了特定硬件上不同量化方法的性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Runcrate · 2026-10-27 16:27

vLLM FP8 对比 H100 上的 bf16：吞吐量提升 1.4 倍，以及这对 GSM8K 准确率的影响

<p>vLLM can quantize a bf16 checkpoint to FP8 while it loads it: add <code>--quantization fp8</code> and nothing else changes. On an H100 that should mean more tokens per second for the same money, but I wanted the actual numbers, and I wanted to know what it does to answer quali…

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vLLM FP8 对比 H100 上的 bf16：吞吐量提升 1.4 倍，以及这对 GSM8K 准确率的影响

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