大模型加速神器：深入解析AWQ量化技术原理与应用(建议收藏)

最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 12:11:01 发布 · 759 阅读

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前言

说实话，初次接触AWQ算法的介绍时，我竟有种似曾相识之感，它和SmoothQuant算法给我的印象颇为相似，当时我还暗自嘀咕，怎么类似的想法能催生出两篇论文呢。待你完整看完我的介绍，或许也会产生同样的错觉。实际上，尽管这两个算法在方法论层面存在共性——都是依据激活值来量化权重，但它们底层的设计思路却大相径庭。

SmoothQuant:主要解决激活中“异常值/outliers”导致量化困难的问题。通过一种等价变换，将部分量化难度从激活迁移到权重，从而实现同时量化权重 + 激活。

AWQ:通过「激活值分布」来识别哪些权重（通道）更重要 → 给这些显著权重做“放大”处理，再量化

所以：如果你的大模型推理过程中能用AWQ就用AWQ，如果发现激活值的计算也成为了瓶颈就可以考虑下SmoothQuant。

什么是 AWQ（Activation-aware Weight Quantization）？

是一种基于激活值分布来挑选显著权重的量化方法。它不依赖反向传播或重建优化，即无需额外训练，是当前最具代表性的后训练量化（PTQ）方法之一。

扫盲：我们常在量化评估集中看到诸如 W4A16、W3A16、W4A8、W8A8 等术语，它们表示对权重采用 4/3/8 等比特进行量化，而在实际计算时，则会将权重反量化为 8 或 16 比特进行运算。这就是“W4A16”这类表述的含义。

核心思想：只有极少数权重对模型输出至关重要

作者通过实验发现，模型中仅有 约 0.1%～1% 的权重 对最终预测结果影响显著。
因此，若仅对这部分显著权重保留高精度（FP16），其余权重量化为低比特（如 INT4），便能在几乎不损失精度的前提下，极大降低内存占用并提升推理速度。

那么，如何识别显著权重？
作者对三种策略进行了实验比较：

筛选策略	思路	效果
随机选取(random)	随机挑选显著权重	与全量量化无差异
基于权重分布(base W)	取权重绝对值大的部分	效果有限
基于激活分布(base act)	取输入激活值大的通道	最优，几乎无精度损失

最终结论是：显著权重的识别应基于激活值分布。

为了降低实现复杂度，AWQ 不在单个元素层面挑选显著权重，而是以通道（channel）为单位。通过计算每一列输入激活值的平均绝对值，确定显著通道，并保持其高精度。

核心思想：通过缩放显著权重降低量化误差

在实现层面，如果部分权重为 FP16，部分为 INT4，会导致 kernel 实现复杂。
因此，AWQ 提出一种 通用低比特量化 + 缩放补偿 的方法。

其基本思想是：在量化时对显著权重进行放大，可显著减小量化误差。

推导表明，对于显著权重乘以较大的缩放因子 s，量化误差的期望会减小。

极简理解：

传统量化可以简单理解为：

这会导致所有权重产生一定的“舍入误差”。

AWQ 的创新在于，它对某些关键权重 ( ) 进行了一次“放大再缩小”的操作：

放大权重：将重要的乘以一个缩放系数 ()，得到。
正常量化：对放大后的执行量化。
缩小输入：在计算时，将该权重对应的输入除以，变为。

最终，模型的输出保持不变，因为：

但神奇的是，关键权重的量化误差变小了！因为放大操作相当于在量化时，为这个特定的权重临时增加了数值表示范围，使得其小数部分的影响相对变小，从而更容易被四舍五入到一个误差更小的目标整数上。这本质上是为关键权重提供了更高的量化分辨率，就像用更精密的仪器去测量更重要的样本一样。

于是 AWQ 采用“全量量化，但显著权重加权放大”的方式，在保持 kernel 简洁的同时，获得与混合精度近似的效果。

缩放系数的自动求解

为了避免复杂的优化过程，作者提出了一种启发式求解策略：

统计各通道的平均激活值。
将直接作为缩放系数的初始值。
通过归一化和超参数调节不同通道的重要性。
使用Fast Grid Search在[0,1]区间尝试20个取值，选择MSE最小的。
最终得到的会在推理阶段用于反量化。

关键超参数：group-size

AWQ 在对权重矩阵进行量化时，会沿 in_channel 维度进行分组，每组共享一组量化参数。

group-size 大：参数少、效率高，但精度略低
group-size 小：参数多、精度高，但存储和计算成本上升

AWQ 的提出打破了传统量化“仅看权重大小”的思维，以激活分布为核心，提出了激活感知显著权重选择 + 动态缩放补偿的框架，实现了高精度与高效率的统一。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

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DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

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