轻量级量化技术研究：适用于移动设备的应用

在AI模型部署实践中，量化技术已成为模型轻量化的核心手段。本文将深入探讨适用于移动端的轻量级量化方案，并提供可复现的实践路径。

量化策略选择

针对移动端部署，我们推荐使用INT8对称量化策略。该方法通过将浮点权重映射到8位整数范围内，可在保持模型精度的同时实现显著的计算和存储优化。

工具链构建

基于PyTorch 2.0和TensorRT 8.6，构建量化流程：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.quantization import quantize_dynamic, prepare_qat, convert

# 构建示例模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1),
    nn.ReLU(),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(32, 10)
)

# 动态量化配置
quantized_model = quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear, nn.Conv2d},
    dtype=torch.qint8
)

效果评估

在NVIDIA Jetson Nano上测试，量化前后性能对比：

原始模型：推理时间 156ms/样本
量化后模型：推理时间 89ms/样本
性能提升：约43%的推理速度优化

实际部署

使用TensorRT进行最终部署，通过以下步骤完成：

# 导出ONNX格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

# TensorRT构建
trtexec --onnx=model.onnx --explicitBatch --buildOnly

量化技术在移动端部署中展现出显著价值，建议优先考虑INT8对称量化方案。

Yara182 · 2026-01-08T10:24:58

INT8对称量化确实适合移动端，但要注意激活值的范围控制，否则容易溢出。建议用校准集做动态范围调整。

CleanChris · 2026-01-08T10:24:58

PyTorch的quantize_dynamic虽然方便，但在TensorRT中部署时最好先做静态量化，性能提升更明显。

MadDragon · 2026-01-08T10:24:58

Jetson Nano上实测89ms确实不错，但如果模型结构复杂，建议结合TensorRT的kernel fusion优化进一步提速。

落日余晖1 · 2026-01-08T10:24:58

ONNX导出后记得检查算子兼容性，特别是ReLU等非线性层在TensorRT中可能需要特殊处理。

轻量级量化技术研究：适用于移动设备的应用