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来自MIstral网站:
“Mistral NeMo通过量化感知训练，实现了FP8推理而没有任何性能损失。”

这是否意味着我们可以使用q8 kv缓存而没有任何损失，还是说这两者完全无关？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于FP8量化技术在不同硬件上的应用及其对性能的影响。参与者讨论了FP8推理在支持FP8的硬件（如ADA卡和H100）上的应用情况，以及4090显卡的FP8支持现状和未来可能的变化。此外，讨论还涉及了Q8 KV缓存和EXL-2量化的性能表现，以及NeMo模型在这些配置下的表现。总体上，讨论显示了对FP8技术在实际应用中的关注和对其性能影响的探讨。

主要观点

  1. 👍 FP8推理主要适用于支持FP8的硬件
    • 支持理由：FP8推理在特定硬件上能够实现无性能损失的推理。
    • 反对声音：4090显卡目前可能不支持真正的FP8推理。
  2. 🔥 4090显卡的FP8支持现状
    • 正方观点：4090显卡未来可能会有所改变，支持FP8推理。
    • 反方观点：目前4090显卡可能不支持真正的FP8推理。
  3. 💡 Q8 KV缓存和EXL-2量化的性能表现
    • 在4090/3090上表现良好，接近F16性能。
  4. 💡 NeMo模型在Q8 KV缓存和EXL-2量化下的表现
    • 表现出色，显示出良好的性能。
  5. 💡 除非使用云服务器或拥有H100硬件，否则目前不必过于关注FP8推理
    • 除非有特定硬件支持，否则FP8推理的实际应用有限。

金句与有趣评论

  1. “😂 teachersecret：除非你’re running this thing on a cloud server or you’ve got an H100 sitting in the closet, you probably don’t have to worry about FP8 inference for the time being.”
    • 亮点：强调了FP8推理在特定硬件上的实际应用需求。
  2. “🤔 AcanthocephalaNo8273：I’m not sure if this has an answer yet.”
    • 亮点：反映了当前关于FP8量化性能影响的讨论中信息不足的现状。
  3. “👀 teachersecret：Yeah. Like I said, I don’t think there’s a way to run actual fp8 on a 4090 at the present time.”
    • 亮点：指出了4090显卡在FP8推理支持上的现状。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者对FP8量化技术在不同硬件上的应用和性能影响表现出关注和探讨。主要分歧点在于4090显卡的FP8支持现状和未来发展，以及FP8量化对性能的具体影响。可能的原因包括硬件支持的差异和量化技术的多样性。

趋势与预测

  • 新兴话题：4090显卡对FP8推理的支持可能成为未来讨论的热点。
  • 潜在影响：FP8量化技术在不同硬件上的应用可能对模型性能和推理效率产生重要影响，特别是在高性能计算和云服务领域。