python int32 int8_Int8量化-介绍（一）

前言

本系列的目是详细叙述当前移动端Int8的方方面面，从最底层的Int8的汇编层实现原理以及汇编性能优化手段，到中间层的移动框架的配套代码实现(标准就以NCNN为例吧)，以及上层对应的PC端量化方法(各种论文思路)总结及实现，和最后模型端re-train的方法、策略及指标介绍。

此外，利用PowerPerf(一种专门针对ARM CPU应用性能优化而开发的调试工具)对卷积kernel(汇编算子)各项硬件参数指标进行量化优化也是本文的重点，旨在提炼出一套通用的汇编代码调优方法论，从而使得PowerPerf能适用于所有移动端CPU性能优化场景。

第一章背景

1.1量化背景

尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的(中低端)移动端CPU算力来说，还是有点吃力的，因此模型端做了最大的努力，移动端也要不甘示弱努力加油！

通常移动端加速的方案时分CPU派跟GPU派的，目前在低端机型上arm的mali GPU性能较差，所以基本配备的还是CPU方案，而中高端机其配备的GPU大部分就是高通的了，其性能整体比CPU强劲，因此，目前在不同的定位平台上不同的方案各有优势，各自根据具体的场景适配选择方案即可。图1-1 ARM芯片规划图

上图1-1是前一阵子(2018.7.12)ARM在腾讯做介绍的ppt，可以看到性能可观！！！可以看到arm在cpu这块会针对性地加强AI能力，我们再看个截图：图1-2 ARM芯片ML部分

看红色框内信息可知a

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