混合精度量化：自动搜索各层最佳位宽的灵敏度分析 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常重要的模型优化技术：混合精度量化。在深度学习模型部署过程中，我们经常面临计算资源和模型性能之间的权衡。模型量化是一种有效的压缩技术，可以将模型参数从高精度（例如 FP32）转换为低精度（例如 INT8），从而显著减小模型大小、降低计算复杂度并提升推理速度。然而，简单地将所有层都量化到相同的低精度可能导致精度下降。混合精度量化应运而生，它允许模型中的不同层使用不同的精度，从而在保持精度的同时实现最佳的性能提升。 本次讲座我们将深入研究混合精度量化的核心思想，重点介绍如何通过灵敏度分析自动搜索各层最佳位宽。我们将讨论不同的灵敏度分析方法，并通过代码示例演示如何实现自动位宽搜索。 1. 模型量化的基本概念 在深入混合精度量化之前，我们先回顾一下模型量化的基本概念。 1.1 什么是模型量化？ 模型量化是指将神经网络模型中的浮点数参数（例如权重和激活值）转换为低精度的整数表示。常见的量化精度包括 INT8、INT4 和 INT2。 1.2 量化的优势 模型大小压缩： 低精度表示显著减少了模型存储空间。例如，将 …