AWQ（Activation-aware Weight Quantization）：基于激活值分布的显著性权重保护量化 大家好，今天我们来深入探讨一种名为 AWQ (Activation-aware Weight Quantization) 的权重量化技术。在深度学习模型部署中，模型量化是一种常用的压缩和加速技术。它通过降低模型参数的精度（例如从 FP32 到 INT8）来减少模型大小、降低内存占用和提高推理速度。然而，直接将所有权重都进行量化可能会导致显著的精度损失。AWQ 旨在通过识别并保护模型中对性能至关重要的权重，从而缓解这个问题。 1. 量化的背景与挑战 深度学习模型的巨大尺寸和计算复杂度给部署带来了严峻的挑战。模型量化是解决这些挑战的关键技术之一。量化过程涉及将浮点数（FP32, FP16）表示的模型权重和激活值转换为低精度整数（INT8, INT4）。量化带来的好处包括： 减小模型大小： INT8 权重占用的空间是 FP32 权重的四分之一。 降低内存带宽需求： 减少了模型加载和推理期间的数据传输量。 提高计算效率： INT8 操作通常比 FP32 操作更快，特别是在支持 …
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