<![CDATA[找到一個蠻有趣的量化模式, ROCmFP4, 有7000系或者9000系的A卡可以嘗試一下]]>如題, Github鏈接

在研究llama.cpp的MoQ偶然見到, 采用的不是MX格式而且基於4 Bit 權重尋找表 +自定義8 Bit E4M3 (應該可以用RDNA 4?的FP8硬件加速), 基本上就是用4 Bit權重扮演8 Bit

自定義8 Bit E4M3拔掉了Sign Bit, 能從0到61440, 這個已經算是很廣闊的範圍了, 要知道傳統的FP8 E4M3只能到+448到-448, 精度上理論上會比傳統Q4KM有增加

有人在lemonade上跑了HumanEval+評測, 這東東追得上27B Q8, 變相來説用Q4的VRAM用量追上Q8的意思?

]]>https://lcz.me/topic/597/找到一個蠻有趣的量化模式-rocmfp4-有7000系或者9000系的a卡可以嘗試一下RSS for NodeSun, 26 Jul 2026 22:16:53 GMTWed, 17 Jun 2026 15:36:25 GMT60<![CDATA[Reply to 找到一個蠻有趣的量化模式, ROCmFP4, 有7000系或者9000系的A卡可以嘗試一下 on Wed, 17 Jun 2026 15:55:38 GMT]]>@terry

我記得Deepseek v4的QAT是采用混合低精度 (應該是FP8跟FP4?), 所以模型本身應該就可以直接跑在低精度上, 就算跑在量化版本應該也損失比較少?

推理精度的話家用硬件受限沒辦法, 不過能相對用Q4的VRAM大小換個Q8精度的話這個也算蠻划算的?

]]>https://lcz.me/post/7212https://lcz.me/post/7212Wed, 17 Jun 2026 15:55:38 GMT<![CDATA[Reply to 找到一個蠻有趣的量化模式, ROCmFP4, 有7000系或者9000系的A卡可以嘗試一下 on Wed, 17 Jun 2026 15:49:04 GMT]]>7系列只有INT4，9系列不知道有没有FP4，FP8应该都支持，存储格式意义不大，FP4部分专程INT4就是了，精度损失很小，重要的是推理精度，现在FP8似乎都不够，DeepSeek V4似乎是FP8推理，但又太大。

]]>https://lcz.me/post/7211https://lcz.me/post/7211Wed, 17 Jun 2026 15:49:04 GMT