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_端到端模型的轻量化部署与优化.docx
资料介绍
端到端模型的轻量化部署与优化
一、引言
端到端大模型在自动驾驶领域展现出卓越的性能，但其数十亿乃至上百亿参数的网络规模与车载计算平台有限的算力和内存资源形成了尖锐矛盾。一辆量产电车的智驾域控制器，通常只有50至100W的热设计功耗和数十GB的内存带宽，却需要实时运行包含感知、预测、规划功能的端到端大模型。如何在不牺牲模型精度的前提下将云端的大模型高效部署到车端，是智能驾驶从"技术可行"迈向"量产落地"的核心工程挑战。
二、模型量化
精度与效率的权衡。 深度神经网络模型默认采用FP32精度训练和推理，每个权重占用32位（4字节）。量化技术将模型权重和激活值从FP32降低到INT8（8位整数）甚至INT4（4位整数），将模型体积缩小4至8倍，推理速度提升2至4倍。量化过程会引入精度损失——模型在量化后的准确率可能下降0.5%至2%。地平线征程芯片原生支持INT8推理加速，通过硬件级的INT8算子优化，将量化模型的推理延迟降至FP32模型的四分之一。
训练后量化与量化感知训练。 训练后量化（PTQ）直接在训练完成的FP32模型上进行量化校准，不需要重新训练模型。PTQ实现简单，但精度损失较大。量化感知训练（QAT）在训练过程中模拟量化效果，让模型在训练阶段就适应量化后的数值精度，量化的精度损失可降低至0.1%至0.3%。小鹏的端侧模型在部署前均经过QAT量化感知训练流程，在保持端到端模型精度的前提下实现了INT8的稳定推理。
混合精度部署。 并非模型的所有部分对量化同样敏感。注意力层中softmax的输出分布范围很小，对量化敏感度高；而卷积层的权重分布较为均匀，量化损失小。混合精度部署对模型的不同层使用不同的量化精度——对感知模块的输入端和注意力层保留FP16精度，对卷积层和全连接层使用INT8精度，在精度和效率之间取得更优的平衡。
三、知识蒸馏
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