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车规计算芯片的模型量化感知训练与精度优化.docx
资料介绍
车规计算芯片的模型量化感知训练与精度优化
一、模型量化的基本原理
模型量化是将神经网络参数和激活值从高精度浮点数（如FP32）映射到低精度定点数（如INT8、INT4）的过程。量化后的模型体积缩小4至8倍，推理速度提升2至4倍，功耗降低数倍——对于算力和功耗都受限的车规芯片而言，量化是AI模型落地的必备步骤。量化的核心挑战在于如何在压缩精度的同时保持模型的推理精度不显著下降。
线性量化是车载AI模型中最常用的量化方案。每个浮点数值x通过公式 x = s × (xq - z) 映射到定点值xq，其中s是缩放因子（Scale），z是零点偏移（Zero Point）。s和z的值根据权重或激活值的统计分布确定——通常通过在校准数据集上运行模型，收集每层输入值的动态范围来确定。量化误差主要来源于：舍入误差（浮点值无法被缩放因子整除时产生）、截断误差（超出表示范围的数值被强制截断）。优化量化的目标就是最小化这些误差对最终推理精度的影响。
二、量化感知训练（QAT）方法
后训练量化（PTQ）虽然实现简便，但在低位宽量化（INT4及以下）时精度损失显著。量化感知训练（QAT） 通过在训练过程中模拟量化效果，使网络权重自适应地调整到低精度表达，有效克服PTQ的精度损失问题。QAT的核心是在训练计算图中插入 "伪量化节点（Fake Quantize Node）"——在前向传播中对权重和激活值执行量化-反量化操作，模拟低位宽推理时的精度损失；反向传播时，伪量化节点的梯度使用直通估计器（STE，Straight-Through Estimator）近似计算，使得量化误差可以通过梯度信号回传。
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