怎样利用混合精度量化策略:针对敏感层保留 FP16 而非关键层强制 INT8 的选型指南
混合精度(Mixed Precision)量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时,通常会发现少数几个关键层(如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...
混合精度(Mixed Precision)量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时,通常会发现少数几个关键层(如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...