量化效果对比：不同量化方法的性能表现差异

量化效果对比：不同量化方法的性能表现差异

在AI模型部署实践中，量化技术是实现模型轻量化的关键手段。本文通过实际测试对比了INT8、FP8和混合精度量化三种方案在ResNet50模型上的性能表现。

测试环境配置

• 模型：ResNet50 (ImageNet分类任务)
• 硬件：NVIDIA RTX 3090 GPU
• 工具链：PyTorch 2.0 + TensorRT 8.6 + NVIDIA Apex

量化方法实现

1. INT8量化（TensorRT默认）

import torch
from torch import quantization
model = torch.load('resnet50.pth')
model.eval()
# 准备量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantization.prepare(model, inplace=False)
quantized_model = torch.quantization.convert(quantized_model)

2. FP8量化（使用torchao）

from torchao.quantization import quantize
model = torch.load('resnet50.pth')
# 应用FP8量化
quantized_model = quantize(model, 'fp8')

3. 混合精度（关键层INT8 + 其余FP16）

# 定义混合配置
config = {
    'conv': 'int8',
    'linear': 'fp16',
    'activation': 'fp16'
}

性能测试代码

import time
# 测试推理时间
start_time = time.time()
for _ in range(100):
    output = model(input_tensor)
end_time = time.time()
print(f'平均推理时间: {(end_time-start_time)/100*1000:.2f}ms')

实验结果对比

关键发现：FP8量化在保持较高精度的前提下，推理速度提升最为显著。混合精度方案在实际部署中具有最佳平衡点。

部署建议

建议根据具体业务场景选择：

• 对精度要求极高的场景：使用混合精度
• 对性能敏感的边缘设备：使用FP8
• 通用场景：使用INT8作为基础方案