【摘要】本文介绍了模型量化技术，旨在降低深度学习模型在资源受限设备上的部署复杂度。从FP32到INT8的转换可减少75%存储并提升推理效率。核心在于通过Scale（和Zero Point）建立浮点与整数空间的映射，实现量化与反量化，同时分析了量化带来的信息损失及后续PTQ、QAT方法的优化空间。 阅读全文