AI量化方法大比拼：谁是性能之王？

AI量化方法大比拼：谁是性能之王？

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CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/weixin_44942126/article/details/115014754

2.

https://blog.csdn.net/weixin_63647250/article/details/139889883

3.

https://blog.csdn.net/2401_85378759/article/details/139792340

4.

https://blog.csdn.net/weixin_57672347/article/details/134357482

5.

https://blog.csdn.net/qq_30614451/article/details/117075048

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https://new.qq.com/rain/a/20241024A0152S00

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https://www.cnblogs.com/deephub/p/18340321

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https://www.cnblogs.com/ZOMI/articles/18561222

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https://cje.ustb.edu.cn/article/doi/10.13374/j.issn2095-9389.2022.12.27.004

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https://www.53ai.com/news/qianyanjishu/2276.html

11.

https://tech.dewu.com/article?id=112

随着人工智能技术的快速发展，AI模型的规模和复杂度不断提升，对计算资源和存储空间的需求也日益增长。为了在保持模型性能的同时降低计算资源和能耗，AI量化技术应运而生。本文将深入探讨不同AI量化方法的特点、性能对比以及应用场景，帮助读者了解如何选择最适合的量化方案。

AI量化是将AI模型中的高精度浮点数参数转换为低精度整数表示的过程。这种转换可以显著减小模型的存储需求，降低计算复杂度，从而提高推理速度并减少能耗。常见的量化方法包括FP32、FP16、INT8以及更先进的4位量化等。

1. FP32（单精度浮点数）

   • 占用4字节，共32位
   • 1位符号位，8位指数位，23位尾数位
   • 提供高精度，适用于模型训练阶段

2. FP16（半精度浮点数）

   • 占用2字节，共16位
   • 1位符号位，5位指数位，10位有效数字位
   • 访存消耗仅为FP32的一半，更适合移动终端和嵌入式设备

3. INT8（8位整型）

   • 占用1字节
   • 采用定点计算方式，数据量小、能耗低
   • 计算速度相对更快，适合端侧运算

4. 4位量化（如W4A16）

   • 将权重量化为4位，激活值保持16位
   • 显著降低显存占用，同时保持较高性能
   • 适用于资源受限的场景

存储占用

• FP32：每个参数占用4字节
• FP16：每个参数占用2字节，存储需求减半
• INT8：每个参数仅需1字节，存储需求降至FP32的1/4
• 4位量化：每个参数仅需0.5字节，存储需求降至FP32的1/8

运算速度

• FP16相比FP32能带来近一倍的速度提升
• INT8计算速度更快，但精度较低
• 4位量化在降低显存占用的同时，也能带来性能提升

精度损失

• FP32提供最高精度，但存储和计算开销大
• FP16精度略低，但足以满足大多数推理需求
• INT8精度损失较大，但计算效率高
• 4位量化精度损失最大，但通过混合量化等技术可以弥补

• 训练阶段：通常需要高精度（FP32）
• 推理阶段：可以使用低精度（FP16或INT8）
• 移动设备：适合使用FP16或INT8
• 资源受限场景：4位量化是理想选择

1. 后训练量化（PTQ）

   • 在模型训练完成后进行量化
   • 不需要重新训练模型
   • 包括静态量化和动态量化两种方式

2. 量化感知训练（QAT）

   • 在训练过程中模拟量化的影响
   • 能够产生更高精度的量化模型
   • 特别适合低比特位量化

3. 混合量化

   • 不同层使用不同精度
   • 例如卷积层使用8位量化，关键全连接层保持高精度

随着AI应用的不断普及，量化技术将向更精细化、智能化方向发展。超低比特量化（如2位、1位）将在特定场景下得到应用，而自适应量化技术将根据模型和数据特点自动选择最优量化策略。

AI量化技术是实现AI普惠化的重要手段，通过不断优化量化方法，我们可以在保持模型性能的同时，大幅降低计算资源和能耗，让AI技术更好地服务于各行各业。