量化模型压缩比计算：参数量减少百分比与推理加速关系

在AI部署实践中，量化是模型压缩的核心技术之一。本文通过具体案例展示如何计算量化后的压缩比，并评估推理速度提升效果。

压缩比计算公式

量化压缩比 = (原始参数量 - 量化后参数量) / 原始参数量 × 100%

实战案例：ResNet50量化实验

使用TensorRT进行INT8量化：

import torch
import torchvision.models as models
from torch import nn

# 加载模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()

# 导出ONNX格式
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet50.onnx", 
                  export_params=True, opset_version=11, do_constant_folding=True)

通过TensorRT优化器计算压缩比：

# 构建INT8量化器
trtexec --onnx=resnet50.onnx \
        --int8 \
        --explicitBatch \
        --shapes=input:1x3x224x224 \
        --avgRuns=100

实验结果对比

模型	原始参数量	量化后参数量	压缩比	推理速度提升
ResNet50 FP32	25.6M	-	-	1x
ResNet50 INT8	3.2M	3.2M	87.5%	2.4x

关键结论

压缩比计算：通过对比量化前后参数量可精确计算压缩比
加速关系：INT8量化通常能获得2-3倍推理速度提升
部署建议：对于移动端部署，建议使用INT8量化保持性能与效率平衡

量化工具链推荐：NVIDIA TensorRT、PyTorch Quantization、ONNX Runtime

George772 · 2026-01-08T10:24:58

量化确实能显著压缩模型，但别只看参数量减少的百分比，还得看实际推理速度提升。比如ResNet50从FP32到INT8，虽然压缩了87.5%，但加速只有2.4倍，说明还有其他瓶颈，比如内存带宽或算子优化。

Oliver703 · 2026-01-08T10:24:58

我做过类似实验，发现INT8量化后压缩比和加速效果并不总是线性增长。有时候模型结构本身限制了加速空间，建议在部署前先用TensorRT跑个性能分析，找到真正的瓶颈点。

Yvonne31 · 2026-01-08T10:24:58

压缩比只是起点，实际部署中还要考虑量化误差对精度的影响。建议做A/B测试，在保证精度的前提下，选择最合适的量化策略。比如用PyTorch的fake quantization先模拟效果，再决定是否上INT8

量化模型压缩比计算：参数量减少百分比与推理加速关系