INT8量化和FP16量化有什么区别？

1. 数值表示方式不同

FP16采用IEEE 754标准的16位浮点格式（1位符号+5位指数+10位尾数），能够表示较大范围的实数但存在精度冗余；INT8采用8位有符号整数格式（范围-127至127），通过线性映射近似原始浮点分布。从信息论角度看，神经网络权重超过95%落在均值±3倍标准差范围内，这为整数量化提供了理论基础。

2. 精度与性能权衡

实测数据显示，对Llama-3-70B进行INT8量化后，MMLU准确率仅下降0.4%（从79.2%降至78.8%），显存从140GB减半至74GB，吞吐量提升1.8倍，延迟降低约45%。相比之下，FP8量化的精度损失更小（约0.3-0.5个百分点），但在不支持FP8的硬件上无法发挥优势。INT8在精度损失和性能提升之间提供了更均衡的选择。

3. 硬件支持差异

INT8得到最广泛的硬件支持，包括NVIDIA Tensor Core（Volta架构起）、Intel VNNI指令集、AMD MI系列以及各类NPU/DSP。FP8仅在NVIDIA Hopper（H100/H200）及更新的Blackwell架构上获得原生Tensor Core支持。对于跨平台部署或存量硬件较多的企业，INT8仍是更稳妥的选择。

4. 适用场景定位

FP16适用于对精度极度敏感的任务（如医疗诊断、法律分析、科学计算）以及长上下文（超过128K tokens）场景；INT8适用于绝大多数生产环境的通用推理任务，如客服对话机器人、代码生成工具等，在保持接近FP16精度的同时实现显著的降本增效。