神经网络定点量化

原创 已于 2024-06-01 21:07:35 修改 · 2.2k 阅读 · 4 ·
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#神经网络 #深度学习 #并行计算

于 2022-02-13 21:04:50 首次发布
本文探讨了如何通过量化技术，如INT8量化，减少移动端计算、内存和功耗。介绍了PyTorch的动态与静态量化区别，以及Quantization-Aware Training背后原理。重点讲解了量化参数S和Z在模型权重和激活上的使用，以及Post-Training Quantization在不同场景下的实践和效果。

目的：

1. 加速计算（特别是移动端上）

2. 减少内存/显存占用（特别是移动端上）

3. 减少功耗（读取内存和计算都会耗电）

把某个tensor或者某个channel的这组float32, 用int8来表示，就是量化。

这组float32的上下界，可以取他们的min和max，也可以moving average，也可以去中间99%的那部分。。。越界的就用量化为0或者255。

公式：

(r实数-0) / (q整数-Z整数）= S = (r实数max-r实数min) / (q整数max-q整数min) = (r实数max-r实数min) / 255

S为缩放稀疏，Z为"Zero-Point"，其实Z就是真实浮点值0映射到整数时对应的值，无论是在图像中还是NLP中都会有用0做padding值来补全的，映射到整数后，也应该有这样一个值的存在，这个值就是Z。在这里S和Z可以称为量化参数，对于每个权重矩阵和每个激活数组都有一对这样的值。

Linear层和卷积的量化：

神经网络量化入门--基本原理 - 知乎 (zhihu.com)

累加用的是INT32:

Arithmetic in the quantized model is done using vectorized INT8 instructions.

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