量化在机器学习中的应用：它比你想象的更重要

量化在机器学习中的应用：它比你想象的更重要
图片来源：编辑 | Midjourney

量化听起来可能像是硬件工程师或身穿实验服的AI研究员才会关注的话题。但实际上，它处于现代机器学习的性能与实用性的交叉点。无论您是在边缘设备上部署深度学习模型、优化延迟，还是仅仅想从您的架构中榨取更多性能，量化都扮演着关键角色。

那么，量化究竟是什么？在机器学习的背景下，它是将来自一个大集合（例如32位浮点数）的输入值映射到一个更小的集合（例如8位整数）的过程。虽然这听起来像是一种有损的简化——在某种程度上确实如此——但其优势远远大于权衡，尤其是在正确执行的情况下。

让我们来看看量化为何不仅仅是一个技术性的附加项，而是AI部署演进中的战略举措的五个关键原因。

1. 大幅减小模型尺寸，而准确性损失很小

量化最直接、最显著的好处之一是显著减小模型尺寸。浮点参数在内存和存储方面非常昂贵。当您将这些高精度值转换为低精度格式，如16位或8位整数时，可以将整体模型占用空间缩小高达75%，有时甚至更多。

这不仅仅是针对专注于移动应用程序或嵌入式系统的开发者的一个福利——它是一个基本的赋能因素。突然之间，那些以前需要高端GPU或大型服务器集群的模型，现在可以在更普通的设备上运行，包括智能手机、树莓派单元和微控制器。更令人印象深刻的是：通过训练后量化（PTQ）或量化感知训练（QAT）等技术，模型精度的降低通常只会导致准确性损失极小——通常在1%的范围内。

在某些情况下，尤其是在过度参数化的模型中，量化可以起到正则化的作用，通过消除浮点精度中的噪声来提高泛化能力。在机器学习中，这是一种罕见的“鱼与熊掌兼得”的例子。

2. 在边缘设备上实现实时推理

我们都明白——没有人喜欢延迟。如果您的模型响应太慢，无论它多么准确或先进，用户体验都会受到影响。量化可以显著减少推理时间，尤其是在CPU、边缘加速器和基于微控制器的设备上。

当您从32位浮点数转换为8位整数运算时，算术运算会变得快得多，效率也高得多。现代处理器越来越倾向于优化低精度数学运算，许多针对边缘的硬件平台都设计用于加速这类操作。

这种性能提升使得量化对于依赖即时反馈的应用至关重要：实时目标检测、语音识别、手势控制、增强现实，甚至医学诊断。在这些领域，每一毫秒都很重要。量化确保您的模型不仅智能——而且足够快速和安全，能够跟上现实世界的 demands。

3. 降低功耗和散热

功耗效率可能不是最令人兴奋的优势，但在实际部署中，它绝对至关重要。浮点运算比相应的整数运算消耗更多的电力。将这种功耗乘以数百万甚至数十亿的模型运算，其影响就难以忽视了。

量化模型极大地降低了设备的计算负担，从而降低了能耗和散热。这对于无人机、可穿戴设备、智能手机和智能家居设备等电池供电设备尤其有价值。但这并非止步于此。

在大规模服务模型的 数据中心环境中，节能效果会迅速累积，从而降低制冷成本，减少碳足迹，并更好地遵守绿色计算标准。量化不仅仅是优化工具——它也是迈向更可持续AI的一步。

4. 提高硬件兼容性并利用专用加速器

量化与当前AI领域的硬件发展完美契合。如今许多最先进的芯片——从谷歌的Coral Edge TPU和NVIDIA的TensorRT到苹果的Neural Engine——不仅兼容量化模型；它们还专门设计用于加速这些模型。

这些加速器针对8位或4位计算进行了优化，并能提供惊人的吞吐量，只要与量化模型配合使用。不进行量化通常意味着无法充分发挥这些性能。即使您不使用专用加速器，通用CPU和GPU也可以从低精度运算的内存和带宽效率中受益。

特别是对于构建跨平台AI应用程序的软件开发者来说，量化是实现灵活性的关键。它允许使用相同的模型针对各种硬件目标进行定制——无论是数据中心的GPU、设备上的神经网络引擎，还是边缘加速器——而无需重写核心逻辑或管理多个模型变体。

5. 实现跨平台的 AI 模型可扩展部署

量化最常被低估的超级能力之一是使其AI模型真正便携的能力。通过调整精度级别，您可以将相同的架构部署到各种设备上，从高性能云基础设施到现场的低功耗微控制器。

对于希望在多个平台上部署AI应用程序而无需维护独立的代码库或重新训练不同模型的组织来说，这种灵活性是一项重大资产。量化通过提供统一的优化路径来简化这种复杂性。

此外，它补充了其他模型压缩和加速技术，如剪枝、知识蒸馏和算子融合。当这些技术结合使用时，可以创建高度高效的管道，在保留核心功能的同时，修剪掉多余的计算冗余。

可扩展性不仅仅是让您的模型在更多机器上运行——而是确保它在部署的任何地方都能良好运行。量化使这成为可能。

总结

量化不仅仅是缩小模型或加速推理的技巧。它是现代机器学习栈的关键组成部分——它实现了性能、效率和覆盖范围。

随着机器学习模型的日益复杂以及部署环境的多样化，量化作为一种统一的力量应运而生。它使开发人员能够突破可能性：在小型设备上运行大型模型，在不牺牲准确性的情况下加速推理，以及用更少的资源做更多的事情。

如果您一直在您的工作流程中忽视量化，现在是时候将其提升到首要位置了。工具已经成熟，硬件已经就绪，其好处不容忽视。量化不仅仅是为了缩小模型——更是为了扩展它们在现实世界中的能力。