聚焦低精度计算创新，共探大模型高效落地路径——GCC-HiFloat社区在成都CNCC 2026举行低精度计算论坛- 大数跨境

全球计算联盟GCC

2026-10-23

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GCC NEWS

2026年10月22日，GCC-HiFloat社区在CNCC 2026举办低精度计算论坛。来自高校、科研院所及企业的专家围绕低精度数值机理、数据格式、模型量化与软硬件协同优化分享研究成果和实践经验，探讨大模型训练与推理的效率提升路径。

华南理工大学陆璐教授分享《低精度量化算子开发与性能优化》，以低精度矩阵乘和FlashAttention为例，剖析缩放因子、访存及同步开销带来的瓶颈。他指出，降低位宽后，非矩阵计算开销更加突出，应通过性能建模、消融分析与流水优化定位瓶颈，并推动硬件资源配比协同改进。

复旦大学尚笠教授作《大模型数值精度：机理与瓶颈》报告，从谱各向异性出发，分析量化对长尾信息和任务敏感方向的影响，介绍Metis与Averis等方法。他强调，整体量化误差不足以衡量模型损伤，需关注系统性偏差及误差方向，保护弱谱信息，探索无损低精度学习。

中国科学院自动化研究所王培松研究员作《大模型量化压缩与高效部署》报告，介绍逐层旋转校准、分块FP4量化、多模态混合精度及自适应卸载等成果。他指出，压缩方法应适配数据分布与硬件特性，在保持模型精度的同时进一步关注推理行为，通过算法、算子与硬件协同提升部署效率。

南京大学鲁金铭研究员就《面向AI计算的低精度数据格式演进与软硬件协同优化》做出分享，梳理从通用浮点到层次化缩放格式的演进，分享分段整数、对数块浮点及查表计算等探索。他强调，应统筹编码空间、缩放粒度与数据分布，联合优化格式、算法、编译和架构，将位宽优势转化为系统能效。

上海交通大学冷静文教授作《极低比特大模型推理：从数值表示到高效执行》报告，介绍自适应数值格式、元数据补偿与真实硬件数值仿真等研究。他指出，解码与预填充需分别应对访存和计算瓶颈，量化评估还应对齐硬件累加、舍入及归约行为，以格式与执行协同支撑极低比特推理。

香港理工大学秦浩桐就《迈向极致低精度的基础模型：从数值、张量到时序》展开分享，从数值量化、张量压缩与时序复用三个维度介绍研究进展，分享2比特量化、分阶段视频量化及特征复用等方法。他提出，应保留关键信息、压缩冗余表示并减少重复计算，兼顾模型能力与实际加速。

华为技术有限公司李思坦作《HiFloat数据格式与实践案例》报告，介绍HiF8锥形精度、HiF4三级共享缩放及训练推理实践。他指出，合理缩放是发挥格式优势的关键，结合算子融合与连续低精度数据流，可减少格式转换和数据搬运开销，推动优化从单算子加速走向整网性能提升。

本次论坛集中呈现了低精度计算从数值理论、格式设计到工程部署的多层次探索，为产学研交流提供了平台。各项报告表明，低精度计算的持续发展需要兼顾信息保真与执行效率，通过软硬件协同，将更低位宽转化为可验证的性能与能效收益。

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