为什么大模型需要量化？浅析计算效率与资源消耗的平衡策略
在人工智能进入大模型时代后，模型参数量呈现指数级增长。以GPT-3为例，其1750亿参数的模型在FP32格式下占用约350GB存储空间，单次推理需消耗128GB显存。这种资源消耗规模已...
模型量化的三大类型：权重量化、激活量化与混合量化详解
根据量化对象的不同，量化技术可分为三大核心类型：权重量化（Weight Quantization）、激活量化（Activation Quantization）和混合量化（Mixed-Precision Quantization）。...
如何为你的硬件选择最合适的量化级别：GPU/VRAM对照表推荐
在深度学习模型部署场景中，量化技术已成为平衡模型性能与硬件资源的关键手段。然而，量化级别的选择并非越激进越好，过度量化会导致模型精度损失超过5%，而保守量化则可能...
模型量化是什么意思？一文读懂AI模型压缩核心技术
模型量化（Model Quantization）的本质是将神经网络中连续的浮点数值转换为离散的整数表示，通过降低数值精度实现模型压缩与加速。以FP32到INT8的转换为例，每个权重参数的...
模型剪枝与其他压缩技术对比：剪枝、量化、蒸馏有何区别？
随着深度学习模型参数量突破千亿级，模型压缩技术成为连接实验室研究与工业落地的关键桥梁。其中，模型剪枝、量化与知识蒸馏作为三大主流压缩方法，因其技术路径差异显著，...