先给结论：精度不是越低越好，而是“刚好够用”最省钱

在推理芯片的实际部署中，精度格式的选择直接决定三件事：显存占用、有效算力折算、以及输出质量的下限。看球网在整理多份公开规格书后发现，一个常见的误区是把“支持INT4”直接等同于“INT4更划算”。真实情况是，精度每降一级，模型层的容忍度就收窄一档，量化误差会在注意力层和归一化层附近被放大。因此选型的第一步不是看芯片标称的峰值算力，而是先确认你的模型在哪一层对数值精度最敏感。

看球网技术解读栏目采用结论前置的长文结构，原因就在这里：读者需要先拿到判断框架，再去看具体数字，否则很容易被单一参数带偏。下面三组对照，分别对应显存、算力与质量三个维度。

对照一：同一模型的显存占用随精度如何变化

核心信息：权重占用的缩减比例近似等于位宽比例，但激活值和KV缓存的缩减并不等比，这是很多预算表算错的地方。

以一个参数量为70亿的推理模型为例，仅看权重部分，FP16到FP8约减半，FP8到INT8基本持平（同为8位，但INT8的缩放因子会带来少量额外开销），INT8到INT4再减半。看球网提醒，真正容易被忽略的是KV缓存：在长上下文场景下，KV缓存可能占到总显存的四成以上，而它是否随精度同步压缩，取决于芯片与推理框架是否支持对应的缓存量化策略。

  • 权重：位宽减半，占用近似减半，这是最线性的一项。
  • 激活值：受校准方式影响，动态量化通常比静态量化多留一点余量。
  • KV缓存：是否量化、量化到几位，需要单独在框架层确认，不能想当然。
  • 看球网建议：做显存预算时，把这三项分开列，不要合并成一个“模型大小”。

对照二：峰值算力折算与实际吞吐的差距

核心信息：低精度带来的算力提升，只有在内存带宽跟得上的前提下才能兑现，否则就是“算得快、喂不饱”。

很多规格书会标注INT8算力是FP16的两倍、INT4再翻倍。但看球网在梳理推理链路时发现，解码阶段的瓶颈往往落在显存带宽而非计算单元。也就是说，当批次较小、序列较长时，精度降低带来的算力红利会被带宽限制抵消一部分。判断方法很直接：用“每token需要读取的字节数”除以“可用带宽”，得到理论上限，再和标称算力折算出的上限取较小值。

  • 预填充阶段偏计算密集，低精度的算力红利更容易体现。
  • 解码阶段偏带宽密集，精度收益要看缓存压缩是否到位。
  • 看球网提示：把两个阶段分开评估，比看一个综合吞吐数字更可靠。

对照三：质量下限怎么用可复现的方式验证

核心信息：精度选型不能只靠主观感受，要固定评测集、固定解码参数、固定随机种子，做逐级对比。

看球网建议的做法是：以FP16为基线，依次替换为FP8、INT8、INT4，在同一批提示词上记录三类指标——任务准确率、输出长度分布、以及重复率。重点关注准确率的下降是否集中在某一类任务上，比如数值推理或多步逻辑。如果下降集中在特定任务，说明该任务对精度更敏感，可以对其单独保留较高精度，其余部分继续压缩，这就是混合精度的实用价值。

  • 基线固定：始终保留一份FP16结果作为对照。
  • 任务分层：把评测集按任务类型分组，定位敏感区。
  • 参数固定：解码温度、top-p等参数在对比中不要变动。
  • 看球网提醒：混合精度不是妥协，而是把精度预算花在刀刃上。

把这套对照方法固化下来，选型就不再依赖个别经验判断。看球网会在客户端持续更新这类可对照的数据手册，安卓、苹果iOS、Windows电脑版与Mac电脑版均可查看，方便读者在选型讨论时直接调出同一套口径。