深度学习模型量化方法

深度学习模型量化概述

深度学习模型量化是一种重要的模型轻量化威廉希尔官方网站 ，旨在通过减少网络参数的比特宽度来减小模型大小和加速推理过程，同时尽量保持模型性能。从而达到把模型部署到边缘或者低算力设备上，实现降本增效的目标。

01定义

模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点算法，通常涉及将浮点数参数转换为低位数的整数，例如从32位浮点数(FP32)到8位整数(INT8)。这一威廉希尔官方网站 通过减少模型中参数的位数来降低模型的存储需求和计算复杂性。

02主要类型

静态量化：

在模型训练后进行，不涉及重新训练。它通常用于不需要细粒度调优的场景。

动态量化：

在模型推理时进行，对权重进行量化，但保留中间激活的浮点数表示。它适用于那些需要保持较高推理精度的应用。

量化感知训练QAT

QAT - Quantization Aware Training, 在训练过程中将量化考虑在内，通过interwetten与威廉的赔率体系 低精度的效果来训练模型。这种方法可以最大限度地减少量化对模型精度的影响。

03量化方法

均匀量化：

所有权重与激活值被量化到均匀间隔的离散值上。这简化了量化的实现，是一种普遍使用的量化方法。

非均匀量化：

考量到分布的不均匀性，通过对数或其他方式量化，目的是最小化量化前后的信号失真。

对称与非对称量化：

对称量化在正负数值上使用相同的量化间隔，非对称量化则允许正负数值有不同的量化间隔。

常用量化框架

当前工业界常用的主流量化工具与框架主要有以下三种!

01PyTorch(torch.quantization)

支持训练后量化。PyTorch的量化支持主要包括三种方式：训练后动态量化(Post Training Dynamic Quantization)、训练后静态量化(Post Training Static Quantization)以及量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)。

训练后量化

1. 训练后动态量化

概述：训练后动态量化是指在模型训练完成后，仅对模型的权重进行量化，而激活(activations)在推理过程中进行量化。这种方式适用于那些对精度要求不是特别高，但需要快速部署的场景。

特点：

简单易用：不需要重新训练模型，只需要对训练好的模型进行量化。 性能提升：与浮点数模型相比，量化后的模型在推理速度上会有显著提升，同时模型大小也会减小。 示例代码：

import torch 
from torch import nn 
from torch.quantization import quantize_dynamic 




class DemoModel(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        super(DemoModel, self).__init__() 
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=1) 
        self.relu = nn.ReLU() 
        self.fc = nn.Linear(2, 2) 


    def forward(self, x): 
        x = self.conv(x) 
        x = self.relu(x) 
        x = self.fc(x) 
        return x 


model_fp32 = DemoModel() 
model_int8 = quantize_dynamic( 
    model=model_fp32, 
    qconfig_spec={nn.Linear},  # 仅对Linear层进行量化 
    dtype=torch.qint8 
)

2. 训练后静态量化

概述：训练后静态量化是指对模型训练完成后，不仅对权重进行量化，还对激活进行量化。这种方式需要收集一些代表性的数据来标定(calibrate)量化参数，以确保量化后的模型精度尽可能接近原始模型。由于同时量化了权重和激活，因此量化后的模型精度通常比动态量化更高。需要收集代表性的数据来标定量化参数。

示例流程：

1. 准备标定数据集。

2. 加载并准备模型(设置eval模式，并附加量化配置)。

3. 使用标定数据集对模型进行标定，以收集权重和激活的分布信息。

4. 将标定后的模型转换为量化模型。

量化感知训练(QAT)

虽然QAT不属于训练后量化的范畴，但它是另一种重要的量化方式，值得提及。QAT是在模型训练过程中插入伪量化模块，模拟量化效应，从而提高模型对量化操作的适应能力。这种方式可以在一定程度上弥补静态量化在精度上的损失。

02OpenVINO NCCF

OpenVINO NCCF(Neural Network Compression Framework)量化框架是OpenVINO工具套件中的一个重要组成部分，旨在帮助开发者通过量化威廉希尔官方网站 优化深度学习模型的性能。OpenVINO NCCF是一个用于深度学习模型压缩的框架，它提供了多种压缩算法，包括量化、剪枝、蒸馏等，以帮助开发者减小模型大小、提高推理速度和降低功耗。量化作为其中的一种重要威廉希尔官方网站 ，通过将模型中的浮点数参数转换为整数，实现了模型的压缩和加速。

OpenVINO NCCF量化流程

OpenVINO NCCF量化流程通常包括以下几个步骤：

模型准备：

首先，需要有一个训练好的深度学习模型，该模型可以是PyTorch、TensorFlow等框架下的模型。

模型转换：

将训练好的模型转换为OpenVINO的中间表示(IR)格式。这一步是可选的，但转换为IR格式可以更好地利用OpenVINO的优化功能。

量化配置：

配置量化参数，包括量化精度(如INT8、FP16等)、量化策略(如对称量化、非对称量化等)以及量化目标设备(如CPU、GPU等)。

量化执行：

使用OpenVINO NCCF提供的量化工具或API对模型进行量化。这一步通常包括前向传播以收集统计信息、计算量化参数以及应用量化参数到模型权重和激活中。

模型评估：

对量化后的模型进行评估，以验证量化对模型精度的影响。如果精度损失在可接受范围内，则可以继续使用量化后的模型;否则，需要调整量化参数并重新执行量化。

模型部署：

将量化后的模型部署到目标设备上，进行实际的推理任务。

OpenVINO NCCF量化优势

高精度保持：

OpenVINO NCCF提供了多种量化策略和算法，可以帮助开发者在保持模型精度的同时实现显著的压缩和加速。

多硬件支持：

OpenVINO NCCF支持多种硬件平台，包括Intel CPU、GPU、FPGA等，使得量化后的模型可以在不同的硬件上实现高效的推理。

易用性：

OpenVINO NCCF提供了丰富的API和工具，使得开发者可以轻松地集成和使用量化功能，无需深入了解底层的量化算法和优化威廉希尔官方网站 。

ResNet18的图像分类模型FP32与INT8量化版本推理速度比较:

在OpenVINO的官方文档和社区中，可以找到关于NCCF量化的详细示例和教程。这些示例通常包括模型准备、转换、量化、评估和部署等整个流程，为开发者提供了宝贵的参考和指导。

03TensorRT量化框架

TensorRT量化是深度学习模型优化的一种重要手段，它通过将模型中的参数(如权重)从浮点数(如FP32)转换为整数(如INT8)来减少模型的存储和计算成本，从而达到模型压缩和运算加速的目的。

TensorRT量化的基本概念

NVIDIA的TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，它支持多种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)的模型，并提供了一系列的优化威廉希尔官方网站 ，包括量化、层融合、动态张量等，以加速深度学习模型的推理速度。

TensorRT量化的目标 减少模型大小：

通过量化，可以将模型的参数从浮点数转换为整数，从而显著减少模型的存储需求。

加速推理速度：

在支持INT8等低精度整数运算的硬件上，使用量化后的模型可以显著提高推理速度。

降低功耗：

在一些嵌入式或移动设备上，使用量化后的模型可以降低功耗，延长设备的使用时间。

TensorRT量化的实现方式

TensorRT支持多种量化方式，主要包括隐式量化和显式量化两种：

隐式量化：

在TensorRT的早期版本中，隐式量化是主要的量化方式。它不需要修改模型结构或训练代码，只需要在模型推理过程中使用TensorRT提供的量化工具进行量化。隐式量化通常适用于训练后量化(PTQ)场景。

显式量化：

从TensorRT 8.0版本开始，显式量化得到了全面支持。显式量化允许在模型训练过程中插入量化指令(如QDQ操作)，并在模型推理过程中使用TensorRT进行量化。显式量化可以提供更高的量化精度和更好的性能优化。

TensorRT量化的校准方法

在TensorRT中，量化过程中需要使用校准数据集来确定量化参数(如缩放因子和零点)。TensorRT支持多种校准方法，包括熵校准和最小最大值校准等：

熵校准：

熵校准是一种动态校准算法，它使用KL散度(KL Divergence)来度量推理数据和校准数据之间的分布差异。在校准过程中，TensorRT会分析每个张量的分布，并选择合适的量化参数以最小化KL散度。

最小最大值校准：

最小最大值校准使用最小最大值算法来计算量化参数。在校准过程中，TensorRT会统计校准数据中的最小值和最大值，并根据这些值来计算量化参数。