SmoothQuant：解决LLM激活值异常点（Outliers）问题以实现W8A8量化推理 大家好，今天我们来深入探讨一下SmoothQuant，这是一种解决大型语言模型（LLM）激活值异常点（Outliers）问题，从而实现W8A8量化推理的关键技术。我们将从量化基础、异常点问题、SmoothQuant原理与实现，以及实验结果分析等方面进行详细讲解。 1. 量化基础：从FP32到INT8的飞跃 深度学习模型通常使用32位浮点数（FP32）进行训练和推理。虽然FP32提供了高精度，但也带来了巨大的计算和存储开销，尤其是在部署到资源受限的设备上时。量化技术旨在将模型的权重和激活值从FP32转换为低精度格式，如8位整数（INT8），从而显著降低计算成本和模型大小，同时尽可能保持模型性能。 量化的基本原理是将FP32范围内的数值映射到INT8的范围内。这个映射过程通常包括缩放（Scaling）和截断（Clipping）两个步骤。 缩放（Scaling）： 将FP32数值乘以一个缩放因子，将其范围调整到INT8的范围内。这个缩放因子通常是通过统计FP32数值的范围（例如，最大值和最小值）来确 …