大模型量化：在性能与效率之间寻找平衡 各位来宾，大家好。今天我们来探讨一个在大模型训练和部署中至关重要的话题：量化。随着模型规模的不断扩大，计算资源和存储需求也呈指数级增长。量化作为一种有效的模型压缩技术，能够在显著减小模型大小、降低计算复杂度的同时，尽可能地避免性能大幅下降。接下来，我们将深入研究量化的原理、方法以及如何在大模型训练中应用量化来保持性能。 1. 量化的基本原理 量化的核心思想是使用更少bit位来表示模型中的权重和激活值。通常，大模型使用32位浮点数（FP32）进行训练和推理。通过量化，我们可以将这些值转换为更低精度的数据类型，例如16位浮点数（FP16）、8位整数（INT8）甚至更低的精度。 1.1 数据类型 数据类型 Bit 位数 范围 (近似) FP32 32 ±1.18e-38 ~ ±3.4e38 FP16 16 ±5.96e-8 ~ ±65504 INT8 8 -128 ~ 127 UINT8 8 0 ~ 255 1.2 量化过程 量化过程通常包括以下几个步骤： Scale (缩放): 将FP32的数值范围映射到低精度数据类型的数值范围。 Rounding ( …