量化架构设计：多层量化在推理加速中的应用

量化架构设计：多层量化在推理加速中的应用

在实际部署场景中，模型量化是实现AI推理加速的核心技术。本文基于TensorRT和PyTorch构建的量化架构，展示如何通过多层量化策略实现性能优化。

量化框架搭建

采用PyTorch的torch.quantization模块进行量化感知训练（QAT）：

import torch
import torch.quantization

def setup_quantization(model):
    model.eval()
    # 配置量化参数
    model.qconfig = torch.quantization.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    # 模块级量化配置
    torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True)
    return model

多层量化策略

针对不同层采用差异化量化策略：

1. 卷积层：使用INT8量化，通过TensorRT的FP16转INT8转换
2. 全连接层：启用对称量化，降低计算复杂度
3. 激活函数：采用非对称量化，保持精度

实际部署效果

使用NVIDIA Jetson Nano测试，量化前后性能对比：

• 量化前：推理时间120ms
• 量化后：推理时间75ms（加速37.5%）
• 模型大小：从45MB减至12MB

关键工具链

• PyTorch：量化训练和模型转换
• TensorRT：推理引擎优化
• ONNX Runtime：跨平台部署

该方案已在多个视觉识别任务中验证，推荐在边缘设备部署场景下优先考虑此架构。