国产化环境下的模型量化详解:如何针对不同芯片的 INT8 累加器精度差异进行精细化调优
1. 背景:为什么相同的量化模型在不同芯片上精度不同? 在国产化适配过程中,开发者常遇到一个困惑:在 PyTorch 下验证良好的 INT8 量化模型,部署到昇腾(Ascend)、寒武纪(Cambricon)或昆仑芯(KunlunCore)...
1. 背景:为什么相同的量化模型在不同芯片上精度不同? 在国产化适配过程中,开发者常遇到一个困惑:在 PyTorch 下验证良好的 INT8 量化模型,部署到昇腾(Ascend)、寒武纪(Cambricon)或昆仑芯(KunlunCore)...
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...