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面向AI推理的模型量化技术从INT8到二进制神经网络的存储优化.docx
资料介绍
面向AI推理的模型量化技术从INT8到二进制神经网络的存储优化
——从权重量化到激活量化的精度与存储效率权衡
引言
模型量化是AI模型部署到资源受限设备的关键技术。通过将模型权重和激活值从FP32降低到INT8、INT4甚至二进制，模型存储容量可以降低4倍、8倍甚至32倍，同时推理速度提升数倍。在存算一体芯片中，量化精度直接影响模拟计算阵列的尺寸和ADC/DAC的精度需求。本文系统分析面向AI推理的模型量化技术，从INT8到二进制神经网络的存储优化方案，探讨精度与存储效率的权衡。
量化原理
均匀量化
均匀量化是最基本的量化方式，将浮点数线性映射到整数：
1. 量化公式：xq = round(x / s) + z，其中s为缩放因子，z为零点。
2. 缩放因子：s = (xmax - xmin) / (2^n - 1)，其中n为量化位数。
3. 零点：z = round(-xmin / s)，确保零点在量化后映射到整数。
非均匀量化
非均匀量化在数值分布不均匀的情况下提供更好的精度：
1. 对数量化：将浮点数映射到对数空间，在数值较小的区域提供更高的精度。
2. 幂次量化：将浮点数映射到2的幂次，量化后的值只有少数几个，适合硬件实现。
3. 查找表量化：通过查找表将浮点数映射到量化值，查找表通过训练或校准确定。
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