// precision & large-model concept atlas

数值精度
大模型概念图鉴

FP32 / BF16 / FP8 / INT8 的比特排布,到注意力、KV 缓存、MoE、RAG —— 把分散的概念放进同一张可交互的地图。点开、悬停、对比,看见数字内部发生了什么。

01 — INTERACTIVE

一个数字的内部结构

浮点数把比特分成三段:符号决定正负,指数决定数值范围(能表示多大多小),尾数决定精度(能区分多细)。总位数固定时,指数和尾数此消彼长。选一个格式,悬停每个比特看它的角色。

符号位 sign 指数位 exponent · 管范围 尾数位 mantissa · 管精度
动态范围 DYNAMIC RANGE(指数位越多越宽,越不容易溢出)
相对精度 PRECISION(尾数位越多越细,越能区分接近的数)
02 — REFERENCE

精度与量化格式总览

浮点(FP)有指数位,范围大;整数(INT)间隔均匀,需配缩放因子。位数越低,体积越小、越快,但质量损失越大。条形长度示意「相对体积」。

格式类型位数相对体积定位典型场景
03 — EXPLORE

大模型概念图鉴

精度只是其中一块。下面这些是你在本地部署、RAG、推理优化里反复遇到的核心概念。按类别筛选,点卡片展开。

04 — IN PRACTICE

落到你的部署栈

两套量化体系别混:GGUF(Q4_K_M / Q8_0…)属于 llama.cpp / Ollama;GPTQ / AWQ / FP8 / INT8属于 vLLM / TensorRT 这类 GPU 推理栈。

Qwen3 在 Blackwell 上的甜点路线

权重通常以 BF16 发布(范围与 FP32 同宽,训练数值稳定)。推理时若显存吃紧,可降到 FP8 或整数量化。RTX Pro 6000 Blackwell 对 FP8 有原生硬件加速,所以「BF16 精度训练 → FP8 推理」往往是这代卡上质量与速度兼顾的最优解。

BF16 权重 FP8 推理 / GPTQ-Int4 / AWQ-Int4