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CroissAttn实现注意力全FP4运算

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AI 综述

Alex Rose Jones 介绍 CroissAttn：在 NVIDIA Blackwell 平台上，注意力机制涉及的六个矩阵乘法均可使用 FP4；在 128K 上下文下运行 Qwen3-8B，相比 BF16，吞吐提升至 1.5 倍，并节省 55% GPU 显存。 Jones 还称，完全以 FP4 训练或微调可以提升 FP4 推理的下游精度，具体技术细节计划在 Nebius Paper Club 分享。

AI 根据报道生成 · 8 小时前更新

最新进展11月7日 05:29
CroissAttn 在 NVIDIA Blackwell 上实现注意力六次 matmul 全 FP4，Qwen3-8B 吞吐提升 1.5 倍

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月7日
  1. AGI Hunt
    CroissAttn 在 NVIDIA Blackwell 上实现注意力六次 matmul 全 FP4，Qwen3-8B 吞吐提升 1.5 倍

    Alex Rose Jones 介绍 CroissAttn，在 NVIDIA Blackwell 上使注意力六个 matmul 全部采用 FP4，128K 上下文下 Qwen3-8B 相比 BF16 吞吐提升 1.5×、节省 55% GPU 显存。完全以 FP4 训练或微调还能提升 FP4 推理的下游精度，作者将在 Nebius Paper Club 分享技术细节。

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