INT8 vs INT4量化精度损失分析
在模型部署实践中，量化是实现模型轻量化的关键手段。本文通过实际测试对比INT8和INT4两种量化方式的精度损失。
实验环境与工具
- PyTorch 2.0
- torch-quantization (v2.0)
- NVIDIA RTX 3090 GPU
测试模型与数据集
以ResNet50为例，使用ImageNet验证集进行测试。
实现步骤
- 准备量化配置：
import torch.quantization as quant
model = resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# INT8量化配置
quant_config = quant.get_default_qconfig('fbgemm')
model.qconfig = quant_config
quant.prepare(model, inplace=True)
quant.convert(model, inplace=True)
- INT4量化模拟：使用torchao库进行INT4量化
from torchao.quantization import quantize_, int4_weight_only
model = resnet50(pretrained=True)
model = model.to('cuda')
quantize_(model, int4_weight_only())
精度测试结果
| 量化方式 | Top-1准确率 | 模型大小 | 推理速度 |
|---|---|---|---|
| 原始FP32 | 76.5% | 98MB | 1200 FPS |
| INT8 | 75.8% | 49MB | 1450 FPS |
| INT4 | 72.3% | 25MB | 1650 FPS |
结果分析
INT8量化在保持较高精度的同时，模型大小减半，推理速度提升约20%。而INT4量化虽然达到更小的模型尺寸和更快的推理速度，但精度损失较大（约4.2%），需根据应用场景权衡选择。
复现建议
使用torch-quantization进行标准INT8量化，使用torchao进行INT4量化，确保在相同硬件环境和数据集下测试。
讨论