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arXiv 综述盘点 9B–20B 开源模型量化部署实测:INT4 小 batch 提速约 2 倍,大 batch 增益归零
INT4 提速 2 倍的真相:batch 一大就「穿帮」,9B–20B 模型量化部署实测盘点
AI 导读
三位独立研究者汇总截至 2026 年 10 月 5 日可核实的 9B–20B 开源模型在 vLLM/SGLang 上的量化公开实测,发现所有计时都符合内存带宽与计算的 roofline 规则:batch 1 时 INT4 提速 1.35–2.12 倍,batch 256 时 W4A16 仅 1.02 倍,FP8 仍有 1.68 倍。
借鉴点
能拿走的是 roofline 判断法加 7 条量化报告清单,用来定小 batch 选 W4A16、大 batch 选 FP8 的配方;代价是证据来自不同引擎版本,只能组内比较。
来源:掘金 · juejin.cn