QAT 通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）来模拟量化误差，并在训练过程中最小化这些误差，最终得到一个适应量化环境的模型。...文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行高效推理。...QAT 的流程如下图所示，首先基于预训练好的模型获取计算图，对计算图插入伪量化算子。准备好训练数据进行训练或者微调，在训练过程中最小化量化误差，最终得到 QAT 之后对神经网络模型。...QAT 模型需要转换去掉伪量化算子，为推理部署做准备。 QAT 时会往模型中插入伪量化节点 FakeQuant 来模拟量化引入的误差。...通过 QAT，神经网络模型能够在保持高效推理的同时，尽量减少量化带来的精度损失，是模型压缩和部署的重要技术之一。在大多数情况下，一旦应用感知量化训练，量化推理精度几乎与浮点精度完全相同。
3、量化基础 均分量化即Uniform quantization分两步： 1、选择要量化的数值(浮点)的范围并截断，截断即大于数值范围的就让其为数值范围的最大值，反正就变成数值范围的最小值，min(range_min...答：在激活函数是relu的时候，激活值全大于0，这个情况下还是用对称量化就会浪费一个bit的表示能力，只能[0， 127]； Calibration：Calibration是用来选模型参数和激活值的最大值和最小值...；，还是达不到要求用QAT； QAT：加载效果最好的量化模型参数，插入伪量化节点，用原来初始学习率的1%做完QAT的初始学习率，采用退化学习率衰减器。...3、量化基础 均分量化即Uniform quantization分两步：1、选择要量化的数值(浮点)的范围并截断，截断即大于数值范围的就让其为数值范围的最大值，反正就变成数值范围的最小值，min(range_min...；，还是达不到要求用QAT； QAT：加载效果最好的量化模型参数，插入伪量化节点，用原来初始学习率的1%做完QAT的初始学习率，采用退化学习率衰减器。
但现有的训练后量化方法，不能很好应对多分支结构带来的剧烈变动的数值范围，导致量化后产生严重的精度损失 [3]。另外，如何针对多分支结构设计量化感知训练（QAT）方法也面临着较大的挑战。...图4 RepVGG 和 RepOpt 结构的 QAT 过程示意图 如图 4 （右）所示，对 RepOpt 的卷积等算子加入伪量化节点进行量化感知训练，提升量化模型精度，然后直接部署该量化模型，而不需要再进行模型融合的操作...这种方法的缺陷是特征图中的每个 pixel 对蒸馏的损失贡献相同。我们采用了每通道分布蒸馏 [6]，即让 student 输出的每个通道的分布拟合 teacher 输出的每个通道的分布。...我们发现这两种方案最终生成的图结构并不相同，导致部署模型的实际运行效率存在很大的差异，通常 QAT 方法生成的模型效率更低。 我们在 NVIDIA T4 机器上对量化模型进行了对比测试（见下表 5）。...我们使用了一个简单的方法，就是强制使所有分支节点的量化 scale 相同（根据经验，在同一数量级上的 scale 可以安全合并），即直接修改 QAT 网络中的 Quantizer 节点的参数。
非均匀量化：非均匀量化是均匀量化的对立面，其中量化值不一定是均匀分布的，且量化间隔的长度不一定相同。非均匀量化可以更好地适应数据的分布，从而在保持相同精度的情况下，减少量化误差。...校准是指选择合适的剪切范围，以最小化量化误差，通常使用最小/最大值（即-α=rmin，β=Tmax）或使用绝对最大值化损失（即KL散度）来选择剪切范围。...QAT是一种在训练过程中对模型进行量化的方法，旨在最小化量化引起的性能损失，通过在训练过程中引入量化误差来调整模型权重，以最小化量化误差。...DQ-BART采用标准对称均匀量化，并设定训练目标为最小化量化后的低精度学生模型和全精度教师模型之间的输出logits、注意力以及隐藏状态之间的差异。...这些方法采用与中等规模语言模型所使用的并行方法相同的方法，但省略了微调过程。表3总结了LLM的各种修剪方法，这些方法在LLM领域具有广泛的应用前景。
8-bit量化并提出了ABPN(Anchor-Based Plain Network)； 最后，我们采用量化感知训练(Quantization-Aware Training, QAT)策略进一步提升模型的性能...我们所设计的模型能以2dB指标优于8-bit量化版FSRCNN，同时满足实际速度需求。 Method 接下来，我们从节点延迟测试开始，然后引出本文方案背后的思考，最后构建所提ABPN。...后处理模块：该模块采用Clip操作约束超分输出，即输出最大值不超过255，最小值不小于0。移除该操作会导致输出分布偏移，进而导致量化误差。...QAT是一种流程的提升模型性能的量化技术且无额外推理耗时。我们设置初始学习率为0.0001，每50epoch减半，合计训练200epoch。...因此，残差学习可以极大缓解INT8量化过程中的高动态范围问题，而ISRL变现优于FSRL。
AI 特点和量化优势神经网络特点低比特量化主要用在推理的场景，因此以量化和推理的视角来看，神经网络一般具有以下特点：模型参数量大：神经网络模型通常具有大量的参数，特别是在神经网络中，参数数量可能非常庞大...硬件体系结构的 Kernel 优化：不同硬件平台具有不同的体系结构和优化方式。针对特定硬件的优化 Kernel 可以最大限度地利用硬件的并行计算能力和特定指令集，从而提高模型量化后的推理性能。...易用性精度损失预期收益 量化训练 (QAT) 通过 Finetune 训练将模型量化误差降到最小对量化敏感的场景、模型，例如目标检测、分割、OCR 等有大量带标签数据好...对称量化常用的方法是最大绝对值量化 (abs\_max) ，将输入缩放到 8 位范围 [-128, 127] ，对称的量化算法原始浮点精度数据与量化后 INT8 数据的转换如下：其中，threshold...以线性量化的 MinMax 方法为例来求解 S 和 Z ：其中，R_{max} 表示输入浮点数据中的最大值，R_{min} 表示输入浮点数据中的最小值，Q_{max} 表示最大的定点值（127
此外，作者发现这些问题在这些网络上的出现更为严重，而完全精度与量化性能之间的差距远超出了QAT文献中通常观察到的范围。...在这里， u 和 v 分别表示在量化后的最小和最大范围。量化因子 s 可以在量化感知的训练过程中通过反向传播学习，通过近似舍入算子的梯度来近似舍入算子的梯度。...这表明，潜在权重在某些情况下在量化边界附近振荡，部分原因是因为并非张量中的所有权重或激活都可以与单个缩放因子（如每张量量化中的情况）以相同的方式进行量化。...5.1 指数移动平均（EMA）可以平滑振荡的影响 通过对多个模型检查点进行加权平均，使用周期性的学习率并具有休息的循环学习率，已经被证明可以得到更好的泛化能力和更广泛的最小值。...作者在训练这些校正参数时使用了一个小型的校正集 \mathcal{D}_{c} ，该集也是训练集的一部分。 请注意，对于典型的卷积层，这些校正因子将具有与卷积操作后输出通道数相同的维度。
Q-YOLO引入了一种完全端到端的训练后量化（PTQ）流水线，该流水线具有精心设计的基于单边直方图（UH）的激活量化方案，该方案通过最小化均方误差（MSE）量化误差来通过直方图分析确定最大截断值。...有两种主流的量化方法，量化感知训练（QAT）和训练后量化（PTQ）。尽管QAT通常比PTQ获得更好的结果，但它需要在量化过程中对所有模型参数进行训练和优化。...对预训练数据和大量GPU资源的需求使得QAT的执行具有挑战性。另一方面，PTQ是用于量化实时目标检测的更有效的方法。...UH通过直方图迭代地确定使量化误差最小化的最大截断值。该技术显著减少了校准时间，并有效地解决了量化引起的差异，优化了量化过程以保持稳定的激活量化。...整个过程包括将torch框架中的权重转换为具有QDQ节点的ONNX模型，然后将它们部署到特定的推理框架中。推理模式设置为单图像串行推理，图像大小为640x640。
进行量化范围的选择有三种较为常见的办法。 ①最大最小值方法 直观的使用最大最小值来确定量化的范围，根据量化的范围到int8的映射来得到s参数。...这种量化方法可以保证量化的范围不变，缺点是如果输入中有离群点的话会导致精度下降。 ②最小均方误差方法 找到一组量化范围的上下界，使得量化之后数据的与原始数据之间的最小均方误差最小。...③交叉熵方法 找到一组量化范围的上下界，使得量化之后数据的与原始数据之间的交叉熵最小。...由于relu函数具有sf(x)=f(sx)的特性，所以可以在相邻的两层卷积之间分别乘以两个积为1的系数s和1/s，这样可以均衡同层之间的权重且输出结果不变，从而减小量化误差。...③并行度匹配 NPU的乘法器基本上都是16的倍数或者是32的倍数，因此模型的卷积核通道数或者输出通道数最好与NPU的并行度匹配以最大程度利用NPU。
PTQ使用已经训练好的网络并对其进行量化，因此它需要最小化的超参数调整和无需端到端训练。 相比之下，QAT在模型训练或重新训练过程中进行模拟量化。...值得一提的是，由于重参化网络在部署模式下没有BN层，因此通过QAT提高量化准确性也具有困难。 截至作者目前的知识，只有两篇论文探索了重参化网络的量化。...神经网络量化可分为两大主要方法：后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。PTQ涉及使用最小或没有数据的预训练网络进行量化，需要最小超参数调整和无需端到端训练。...另一方面，QAT在模型训练或重新训练过程中模拟量化。QAT通常需要大量的计算资源和更多的训练工作，例如超参数调整，导致复杂的部署过程。...尽管转换为单分支结构保持了相同的推理时间结构，但训练过程变得非常复杂，需要额外的训练时间、步骤和调整训练 Pipeline 。相比之下，作者的方法保持了模型研究和端到端量化部署的独立性。
id=JXhROKNZzOc 代码地址：https://github.com/clevercool/SQuant 1 量化方案 模型量化需要保持模型的识别精度，最小化原始模型与量化模型之间的精度损失。...因为训练良好的模型已经近乎收敛， 因而可忽略。因为 的计算具有很高的内存和计算开销，因此对 进行近似计算。...假设卷积权重具有M个输出通道，N和输入通道，K个卷积核心元素，则向量 的长度是 ，每个 即为一个输入通道的激活，需要对M个权重参数的输出通道同时优化。...这三个层次的优化是一种按顺序的递进关系，从图1中可以看出，先从最小的元素粒度求出一个局部最优解，继而通过更大范围的激活方阵获得更多的信息不断地调整最优解的空间，最终对于每一个输出通道层次可以取得最优的优化方案...首先通过缩放因子将原始浮点型数值等效放缩到整型的数据表示范围，然后将模型参数的数值使用四舍五入的方法量化，将神经网络中的参数 四舍五入到最接近的整型数值，量化后的参数使用 表示。
ℓ_n 范数 基于 ℓ_n 范数对模型进行剪枝是本综述论文范围内使用最广泛的方法。由于权重值通常形成具有零均值的正态分布，这是一种直观的方法，用于选择较不重要的单个权重或权重结构。...ℓ_n 范数通常与网络的稀疏训练结合使用，以推动具有相同效果的参数具有相似的值（参见第2.1.3节）。...也就是说，如何剪枝通道以最小化GFLOPs并最大化mAP0.5。...他们逐层量化模型，同时对网络的权重和激活采用对称/非对称裁剪范围。...然而，这样的研究在本次回顾中未被包括，因为作者的重点是找到在YOLOv5上使用的新的量化方法。 关于在量化YOLOv5上进行的应用研究，更多的研究使用QAT进行量化，精度范围从1位到8位不等。
在GELU函数之后的值具有不对称分布，其中正值具有较大的分布范围，而负值具有非常小的分布范围。很难通过均匀量化来很好地量化正值和负值。因此，作者提出了双均匀量化，分别量化两个范围内的值。...均匀对称量化是最常用的方法，它将浮点值 x 投影到具有缩放因子 ∆ 的 k 位整数值 x_q ： 其中 round 将一个值投影到整数，并clamp将输出限制在k位整数可以表示的范围内。...QAT方法将量化与网络训练结合在一起。它优化量化参数，以最小化标记训练数据集上的任务损失。QAT可以用于量化Transformer。...PTQ方法使用少量未标记图像来量化网络，比QAT快得多，不需要任何标记的数据集。 PTQ方法应确定每层的激活和权重的缩放因子∆。Choukroun等人提出最小化量化前后张量之间的均方误差（MSE）。...由于相同范围内的值的符号相同，符号位被删除。 不同范围内的数据需要在矩阵乘法中进行乘法和累积。
如果模型中有无法量化或有意以浮点类型运行的层，需要用这对节点进行包裹。若模型比较复杂，手动修改的地方很多。...fx 模式量化首先会对模型 trace 一遍，跟踪 forward 函数中的执行代码，并记录网络中的每个节点。...fx 模式也不用手动插入 quant 和 dequant 节点，在想要跳过量化的层指定量化 qconfig 为 None 就可以自动跳过这些层的量化，不用修改原模型代码。...QNN 是为 TVM 开发的支持导入预量化模型的框架，具有以下特点： QNN 为计算图级别的高层次 IR。在 QNN 中添加了新的算子，但未进行任何图级别或算子级别优化。...CombineParallelConv2D（CombineParallelBatchMatmul 类似） 合并并行卷积 将共享相同输入节点和相同参数的卷积（除了输出通道的数量可以不同
，模型训练完毕后的静态量化； QAT（Quantization Aware Training），模型训练中开启量化。...(mod) from_float 做的事情主要就是： 使用 MinMaxObserver 计算模型中 op 权重参数中 tensor 的最大值最小值（这个例子中只有 Linear op），缩小量化时原始值的取值范围..., qmax，分别代表 op 权重数据 /input tensor 数据分布的最小值和最大值，以及量化后的取值范围的最小、最大值。...，或者叫作Weight-only的量化，是提前把模型中某些 op 的参数量化为 INT8，然后在运行的时候动态的把输入量化为 INT8，然后在当前 op 输出的时候再把结果 requantization...在各种 observer 中，计算 scale 和 zp 离不开这四个变量：min_val，max_val，qmin, qmax，分别代表输入的数据/权重的数据分布的最小值和最大值，以及量化后的取值范围的最小
为了实现低功耗，本文采用了针对能效进行优化的神经网络架构。开发过程包括减少用于目标检测和分割的模型的大小和复杂性，以及量化模型以最小化能量消耗。...随后，将非最大值抑制应用于目标检测过程的输出，以生成最终预测。因此，本文的模型能够准确地检测图像中的目标，同时管理计算和内存需求。...2.2、量化 量化感知训练（QAT）是一种旨在使神经网络更易于量化的技术。在QAT过程中，本文通过依次应用量化和反量化操作，在训练过程中引入量化误差。...在分割部分，来自两个分割Head的结果被合并，并且输出从384×640上采样到1080×1920。 3.3、实验结果 本文提出的模型的性能是通过不同的训练阶段来评估的。...这些发现证明了与训练后量化策略相比，QAT策略在提高量化网络性能方面的有效性。表5：在竞赛组织者提供的iVS数据集上，用不同量化范式进行三阶段训练后，模型的测试性能。
KD 的概念最初是由 Hinton 等人提出的，KD 训练学生以匹配教师模型的输出 logits 以及标准的监督学习损失。...虽然传统的神经网络模型权重和激活存储为 32 位浮点数 FP32，但 QAT 训练具有较低精度、整数权重和激活的模型，例如 INT8 或 INT4。...DegreeQuant 旨在通过巧妙地将基础数据的图结构整合到量化过程中来缓解这一问题：他们表明，具有许多邻居（度数较高）的节点会导致 QAT 期间的不稳定，并建议在执行 QAT 时随机屏蔽度数较高的节点...与 FP32 模型相比，这为 GNN 提供了更稳定的 QAT，并最大限度地减少了 INT8 的性能下降。...学习范式——将量化感知训练（低精度模型权重和激活）与知识蒸馏（使用富有表现力的教师模型将 GNN 改进地更加高效）相结合，以最大限度地提高推理延迟和性能。 用于高效和可扩展的图形表示学习的工具箱。
为了克服这些不足，作者提出利用量化感知训练（QAT）技术对大规模DiT模型进行极低比特量化。在LLM领域，已经讨论了针对大规模模型的低比特QAT方法。...最近的研究发现，从零开始训练具有极低比特参数（例如，二进制和三元）的大型语言模型也能与全精度模型相比具有竞争性的性能。...进一步探索针对具有极低比特宽度的大型DiT模型的QAT技术，可能会带来更大的效率提升，并使扩散模型在资源受限环境中得到有效的部署。 三值权重网络。...即使在许多训练迭代之后，损失也不能降低到一个合理的范围内。作者发现这可能是由于三元线性层通常导致大的激活值，作者将在下面的小节中通过特定的QAT模型结构改进来解决这个问题。...为了与现有的PTQ [45]方法进行比较，作者对与TerDiT相同参数集上的预训练模型进行了4位权重量化，发现它们无法生成可观看的图像（详细内容见附录A.2）。 实验设置。
与训练过程相比，量化操作起来往往代价小得多； 量化感知训练 (QAT)：在预训练或进一步微调期间应用量化。QAT 能够获得更好的性能，但需要额外的计算资源，还需要使用具有代表性的训练数据。...Bondarenko 等人在一个小型 BERT 模型中观察到，由于输出张量中存在强异常值，FFN 的输入和输出具有非常不同的取值区间。因此，FFN 残差和的逐个张量的量化可能会导致显著的误差。...量化感知训练 (QAT) 量化感知训练将量化操作融合到预训练或微调过程中。这种方法会直接学习低位表示的模型权重，并以额外的训练时间和计算为代价获得更好的性能。...在每个训练步骤中，具有最小绝对值的权重被屏蔽为零以达到所需的稀疏度并且屏蔽的权重在反向传播期间不会得到梯度更新。所需的稀疏度随着训练步骤的增加而增加。...W_1（轴 1）和 W_2（轴 0）上有着相同的排列，可以保持 FFN 层的输出不变。为简单起见，图示省略了偏差项，但也应对它们应用相同的排列。
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