B300

核心摘要 针对NVIDIA B300架构优化的全新FP4注意力算子正式发布，通过底层计算逻辑重构，在特定负载下相较于FA4实现了高达1.69倍的性能提升。 八卦洞察 ▶ 算力边界的重定义：FP4精度的普及不仅是存储空间的缩减，更是计算吞吐量的质变。B300架构对低精度计算的原生支持，正在将推理成本推向摩尔定律失效后的新低点。 ▶ 软件定义硬件的胜利：该算子的出现证明了在硬件架构迭代初期，高度定制化的Kernel优化往往比单纯的算力堆叠更能释放性能潜力。 行动建议 ▶ 技术储备：研发团队应立即评估FP4量化在生产环境中的精度衰减，并着手构建针对B300架构的算子适配路径。 ▶ 商业布局：对于高频推理业务，应将“FP4兼容性”纳入未来硬件采购的核心KPI，以降低单位Token的推理成本。