量化精度保持的技术实现路径

量化精度保持的技术实现路径

在大模型推理加速中，量化是核心优化手段之一。本文分享一个从理论到实践的完整量化方案。

1. 量化策略选择

我们采用对称量化策略，公式为：

quantized_value = round(real_value / scale)

其中scale = max(abs(X)) / 127（8位量化）。

2. 实现代码

import torch
import torch.nn as nn

class QuantizedLinear(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
        self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_features))
        
    def forward(self, x):
        # 计算scale
        weight_scale = torch.max(torch.abs(self.weight)) / 127.0
        
        # 量化权重
        weight_q = torch.round(self.weight / weight_scale)
        
        # 反量化
        weight_recovered = weight_q * weight_scale
        
        return nn.functional.linear(x, weight_recovered, self.bias)

3. 精度保持技巧

• 逐层校准：使用验证集计算每层的scale
• 混合精度：关键层保持FP16，非关键层量化
• 感知量化：在训练时加入量化操作，提升鲁棒性

4. 实测效果

以LLaMA-7B为例：

• 8位量化后精度下降0.3%
• 4位量化后精度下降1.2%

建议先从8位量化开始，逐步降低精度要求。