极智AI | 量化实现分享二：KL对称量化算法实现的深度剖析

前言

在深度学习领域，量化技术作为一种有效的模型压缩手段，备受关注。通过将浮点权重和激活值转换为低精度定点数，量化可以显著减少模型大小和计算成本，从而提升推理效率。

在众多量化算法中，KL对称量化算法凭借其良好的精度和性能表现脱颖而出。本文将以Tengine的实现为例，深入剖析KL对称量化算法的实现，为开发者提供一份详实的技术指南。

KL对称量化算法原理

KL对称量化算法是一种无失真的量化算法，其核心思想是通过最小化浮点值和定点值之间的KL散度来确定最优的量化参数。KL散度衡量了两个概率分布之间的差异，而KL对称量化算法的目标是找到一组量化参数，使得浮点分布和量化分布之间的KL散度最小。

假设浮点权重或激活值服从均值为μ、方差为σ的高斯分布。则KL对称量化的优化目标可以表示为：

min_\{s, z\} KL(p(x)||q(x))

其中：

• p(x)为浮点分布
• q(x)为量化分布
• s为量化步长
• z为零点

Tengine中的KL对称量化实现

Tengine是一款高性能深度学习推理引擎，提供了完善的量化支持。在Tengine中，KL对称量化算法的实现主要包含以下几个步骤：

1. 量化参数计算

首先，需要计算量化参数s和z，以最小化KL散度。Tengine采用了迭代算法来计算最优参数。该算法的具体流程如下：

1. 初始化s和z
2. 计算p(x)和q(x)的KL散度
3. 更新s和z以减小KL散度
4. 重复步骤2和3，直到KL散度收敛

2. 量化流程

计算出量化参数后，就可以对模型权重和激活值进行量化了。量化流程主要包括：

1. 将浮点值转换为定点值
2. 截断或舍入定点值
3. 应用量化参数进行缩放和偏移

3. 反量化流程

在推理过程中，需要将量化的定点值反量化回浮点值。反量化流程与量化流程类似，主要包括：

1. 将定点值缩放和偏移
2. 将定点值转换为浮点值

优化技巧

为了提高量化模型的精度和性能，Tengine中还提供了多种优化技巧，包括：

1. 激活值剪枝

激活值剪枝是一种量化技术，可以进一步减少模型大小和计算成本。Tengine支持对激活值进行剪枝，去除冗余的信息。

2. 量化感知训练

量化感知训练是一种训练技术，可以提高量化模型的精度。通过在训练过程中使用量化的权重和激活值，模型可以学习适应量化的影响。

3. 模型融合

模型融合是一种优化技术，可以将多个模型融合成一个更小的模型。Tengine支持将多个量化模型融合成一个融合模型，进一步提升推理效率。

结语

KL对称量化算法是一种有效的量化算法，可以显著提升深度学习模型的推理效率。通过对Tengine中KL对称量化算法实现的深入剖析，开发者可以充分理解该算法的原理和实现细节，并应用各种优化技巧来提升模型性能。

随着人工智能技术的不断发展，量化技术将发挥越来越重要的作用。掌握量化技术，将赋能开发者构建更加高效、轻量化的深度学习模型，为人工智能的广泛应用奠定基础。