模型量化是什么？模型量化有什么作用？

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1、什么是模型量化？

模型量化(Model Quantization)是指将深度学习模型中原本以高精度浮点数(如 FP32、FP16)存储和计算的权重、激活值等参数，转换为低比特宽度的数据类型(如INT8、INT4)，以减少模型大小、降低计算开销，并提升推理速度。

通俗地说，模型量化就是让模型用“更粗的刻度”来表示和计算数值，从而提升运行效率、节省资源。

本质: 连续浮点数 → 离散定点整数

应用: 模型压缩、边缘部署、低功耗推理

2、常见数据类型

3、模型量化的数学原理

模型量化通过“比例缩放+偏移”实现将连续浮点区间映射为有限的离散整数区间。

线性量化（最常见的量化算法）

1 量化公式

x_fp: 原始浮点值

x_int: 量化后的整数值(如INT8)

scale: 缩放因子

zero_point: 用于对齐浮点值0的整数偏移

2 如何计算 scale 和 zero_point?

假设 x (即待量化的权重或激活值)的数值范围为[x_min，x_max]，期望将其映射到整数范围：[q_min,q_max]。

3 反量化公式

反量化的作用: 把量化后的整数还原为近似的浮点值，确保精度损失在可接受范围内，并且在推理时某些模块需要通过反量化将数据恢复成浮点数，映射回原始的数值空间。

举个例子：

假设将[-1.0,1.0]的浮点区间映射到INT8，即[-128,127]

计算 scale 和 zero_point:

现要对 x_fp = 0.5 进行量化:

反量化：

说明: 反量化只能近似还原原始值，存在微小误差(这里是0.00176)，这也是量化产生精度损失的来源之一。

4、模型量化的作用

压缩模型体积，减少显存占用: 低精度表示可显著压缩型体积，如 FP32 转INT4 可将显存占用减少约87.5%。

加速推理性能: 整数运算在多数硬件上效率更高，同时减少内存带宽需求和通信延迟，显著提升吞吐量与响应速度。

降低部署与运行成本: 显存与算力需求降低后，量化模型可在边缘设备上运行，延长电池续航、减少云端推理成本。

精度与性能的权衡: 量化会带来一定精度损失，但深度模型对小幅误差具备鲁棒性，合理设计可在几乎不影响准确率的前提下大幅加速模型。

推理计算对比: 未经量化 VS 经过量化

未经量化: 全浮点计算

x_fp: 浮点输入

y_fp: 浮点输出

W_fp: 浮点权重

b: 浮点偏置

所有乘法和加法均为浮点运算，计算量大、速度慢。

经过量化: 主要计算转为整数

预处理:

核心计算:

全为整数运算

恢复输出:

仅在结果还原阶段使用少量浮点乘法

总结

经过量化，大部分乘法为INT x INT，浮点数计算量大幅下降，推理显著提速。

5、模型量化的分类

热门量化方法：

AWQ(激活感知量化): 不仅考虑型权重，还考虑激活值并根据它们对模型输出的影响程度，为重要权重分配更高的精度适用于对性能敏感的任务。

GPTQ(通用后训练量化): 一种训练后仅量化权重的方法对模型权重逐层量化，支持极低精度的量化，尤其适合资源受限的部署环境。

学习资源

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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