SpinQuant：通过旋转矩阵消除激活值异常点以优化量化误差 大家好，今天我们来探讨一种新的量化优化技术，名为SpinQuant。它主要通过旋转激活值空间，利用旋转矩阵来降低激活值中的异常点对量化误差的影响，从而提高量化模型的精度。 1. 量化的背景与挑战 深度学习模型在部署到资源受限的设备上时，通常需要进行模型压缩和加速。量化是一种有效的技术，它将模型中的浮点数参数和激活值转换为低精度整数，例如INT8。通过量化，我们可以显著减少模型大小、降低内存占用、提高计算速度并降低功耗。 然而，量化过程并非完美。它会引入量化误差，导致模型精度下降。量化误差主要来源于将连续的浮点数映射到离散的整数时产生的近似。在激活值量化中，如果激活值分布不均匀，存在一些异常值（Outliers），这些异常值会显著增大量化范围，导致大部分激活值被量化到较小的整数范围内，从而增加量化误差。 2. 量化误差的分析 我们先来简单回顾一下量化的过程。假设我们有一个浮点数激活值 x，量化到 n 位的整数 x_q，量化比例因子（Scale）为 s，零点（Zero Point）为 z。量化的过程可以表示为： x_q = r …