AISystem 中的感知量化训练(QAT)技术详解

AISystem 中的感知量化训练(QAT)技术详解

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem

引言

在深度学习模型部署过程中，模型量化是减小模型体积、提升推理速度的重要手段。然而，传统的训练后量化(PTQ)方法往往会导致较大的精度损失。AISystem 项目中的感知量化训练(QAT)技术通过在训练过程中模拟量化效果，显著降低了量化带来的精度损失，为模型的高效部署提供了有力支持。

感知量化训练核心原理

QAT 基本流程

感知量化训练的核心思想是在模型训练阶段就引入量化噪声，使模型能够主动适应量化环境。其完整流程包括：

1. 基于预训练模型获取计算图
2. 在计算图中插入伪量化算子(FakeQuant)
3. 使用训练数据进行微调训练
4. 去除伪量化算子，准备推理部署

这种方法让模型在训练过程中就"感知"到量化带来的影响，从而学习如何在这种环境下保持良好性能。

伪量化节点工作机制

伪量化节点(FakeQuant)是QAT的核心组件，其工作过程可以分为两个主要阶段：

1. 量化阶段：将输入数据从FP32转换为低精度(如INT8)表示
2. 反量化阶段：将低精度数据转换回FP32格式

这种"量化-反量化"的过程模拟了真实部署时的量化误差，使模型能够在训练阶段就适应这种噪声。

数学表达上，伪量化操作可以表示为： $$ Q(x) = s \times (Clamp(round(x/s)-z)+z) $$ 其中s是缩放因子，z是零点偏移量。

关键技术实现细节

正向传播处理

在正向传播过程中，伪量化节点会对数据进行以下处理：

1. 确定输入数据的分布范围(找到MIN和MAX值)
2. 执行模拟量化操作
3. 将量化误差传递给损失函数

这种处理确保了模型在训练过程中能够感知并适应量化带来的精度损失。

反向传播优化

量化操作本身是不可导的，这给反向传播带来了挑战。AISystem采用直通估计器(STE)技术解决这个问题：

1. 在前向传播中执行量化操作
2. 在反向传播时假设量化操作的梯度为1
3. 允许梯度直接通过量化节点

这种方法虽然简单，但在实践中被证明非常有效，能够使模型很好地适应量化环境。

BN折叠优化技术

批量归一化(BN)是深度学习中常用的技术，但在推理阶段可以与卷积层融合以提高效率。AISystem中的QAT实现特别考虑了BN折叠：

1. 将BN参数合并到前一层的权重和偏置中
2. 对合并后的权重进行量化模拟
3. 确保训练和推理阶段的行为一致

具体实现包括对权重和偏置的调整： $$ w_{fold} = \frac{\gamma w}{\sqrt{\sigma_B^2 + \epsilon}} $$ $$ b_{fold} = \frac{\gamma (b - \mu_B)}{\sqrt{\sigma_B^2 + \epsilon}} + \beta $$

实践技巧与优化建议

训练技巧

1. 初始化策略：从表现良好的PTQ模型开始，而不是随机初始化
2. 训练时长：微调时间约为原始训练的10%
3. 学习率设置：
   • 使用初始训练学习率1%开始
   • 采用余弦退火学习率计划
   • 早期使用学习率预热
4. 优化器选择：推荐使用带动量的SGD，而非ADAM或RMSProp

TensorRT集成优化

AISystem支持将QAT模型导出到TensorRT进行高效推理，主要优化步骤包括：

1. 模型转换：将训练好的模型转换为ONNX格式
2. 图优化：
   • 常量折叠：合并权重和量化参数
   • 操作融合：将Q/DQ节点与计算算子融合
3. 精度选择：根据算子特性合理放置QDQ节点

这些优化可以显著提升推理效率，同时保持模型精度。

技术对比与选型建议

| 特性 | PTQ(训练后量化) | QAT(感知量化训练) | |------------|----------------|------------------| | 速度 | 快 | 较慢 | | 训练需求 | 不需要 | 需要微调 | | 精度控制 | 有限 | 更精细 | | 适用场景 | 快速部署 | 高精度要求 |

对于大多数应用，可以根据以下原则选择：

• 当部署时间紧迫且精度要求不高时，选择PTQ
• 当对模型精度有严格要求时，选择QAT

总结

AISystem中的感知量化训练技术通过创新的训练策略和优化方法，有效解决了模型量化中的精度损失问题。其核心优势在于：

1. 通过伪量化节点精确模拟量化效果
2. 采用STE等技术解决训练难题
3. 提供完整的训练到部署流程
4. 与主流推理引擎深度集成

这些特性使得AISystem成为处理模型量化任务的强大工具，特别适合对推理效率和模型精度都有较高要求的应用场景。

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem