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vLLM 团队对 TurboQuant 进行了全面基准测试，发现其在多数场景下不如 FP8 量化，仅在极端内存受限的边缘部署中可能有价值。

vLLM通过FP8量化KV缓存，在保证精度的前提下将长上下文推理的内存占用减半、吞吐量翻倍，但需注意特定场景的性能陷阱。