极智AI | 谈谈几种量化策略：MinMax、KLD、ADMM、EQ

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本文主要聊一下深度学习模型量化相关策略。

模型小型化是算法部署的关键技术，模型小型化的过程通常用模型量化来描述。量化通常是高比特位到低比特位的映射过程，量化的对象既可以是权重数据，也可以是激活值。量化方式具有多种形态，不管是混合量化、还是全整型量化；不管是单层量化、成组量化、还是整网量化，都存在浮点数映射到整型数的过程，这个过程一定存在精度损失，而对于我们来说，要做的是把精度损失控制在可接受的范围。

量化又可以分为后量化、训练时量化又或是量化感知训练。后量化相比训练时量化，是一种更加高效和无侵入式的算法加速技术，这里主要聊一下后量化，包括一些主要的量化类型和量化策略：

量化类型：非对称量化和对称量化、非线性量化和线性量化；
量化策略：MinMax、KLD、ADMM、EQ；

文章目录

1、量化类型
- 1.1 非对称量化和对称量化
- 1.2 非线性量化和线性量化
2、量化策略
- 2.1 MinMax 量化
- 2.2 KLD 量化
- 2.3 ADMM 量化
- 2.4 EQ 量化
3、量化实验

1、量化类型

1.1 非对称量化和对称量化

非对称量化是比对称量化更加广义的概念，对称量化是非对称量化的一种特殊情况。

非对称量化也就是带有偏置的线性映射，其数学表达可以是这样:

其中 Z 不一定等于 0，代表浮点数的零点不一定对应整型的零点。E() 代表截断函数，作用是使其截断到对应整型的数值表述范围内。对于非对称量化，满足如下的约束:

上述约束中，T1 和 T2 是对于浮点数的截断范围，也就是非对称量化的阈值。通过换算可以得到阈值和线性映射参数 S 和 Z 的数学关系，在确定了阈值后，也就确定了线性映射的参数。

对称量化可以看作非对称量化当 Z = 0 时的一种特殊情况，满足 T1 = -T2，此时的阈值和线性映射参数的数学关系如下:

1.2 非线性量化和线性量化

线性量化往往又被称为均匀量化，这在目前的算法落地中是最常用的，上面提到的非对称量化和对称量化也是基于线性量化的。非线性量化实际用的比较少，以 LOG 量化为代表。

不同的量化方式对数据分布具有选择性。对于均匀量化，假设数据在整个表达空间内均匀分布，在均匀分布下线性量化是一种较好的量化方式。 LOG 量化则可以保证数值空间内相对误差的最优化，这是目前大部分非线形量化的目标，通过对数据分布的分析，可以提升高密度数据区域的表达能力。

举个例子，假设我要对一组数据 x 进行 int8 对称量化，量化范围为 (-a, a)，对于线性量化，可以用以下数学式进行表达：

同样的，对于 LOG 非线性量化可以用如下式子进行表达：

2、量化策略

从上述的映射关系中，如果知道了阈值，那么其对应的线性映射参数也就知道了，整个量化过程也就明确了。那么该如何确定阈值呢？一般来说，对于权重的量化，由于权重的数据分布是静态的，一般直接找出 MIN 和 MAX 线性映射即可；而对于推理激活值来说，其数据分布是动态的，为了得到激活值的数据分布，往往需要一个所谓校准集的东西来进行抽样分布，有了抽样分布后再通过一些量化算法进行量化阈值的选取。

2.1 MinMax 量化

MinMax 是最简单的量化方法，量化示意如下：

MinMax 其实就是简单的把浮点数直接映射到 int8 的数据范围，MinMax 方法由浮点映射到定点的数学表达如下：

其中，R：真实浮点值(fp32)；Q：量化后的定点值(int8，Q属于[-127, 127])；Z：表示0浮点值对应的量化定点值；S：定点量化后可表示的最小刻度。

这种量化方式，主要关注浮点范围的最大值和最小值，然后通过尺度 S 线性映射。这种量化方法往往会使精度下降较多，一般后面还会跟一个 requantize 的微调优化。实际上，把 MinMax 量化应用于网络权重这样静态分布的数据的时候，对于网络推理最后的精度损失影响不大，且量化操作开销更小，量化过程效率更高，这是 Nvidia 经过大量实验得出的结论。

2.2 KLD 量化

KLD 量化是用 KL 散度来衡量两个分布之间的相似性，是 Nvidia TensorRT 中对于激活值采用的量化方法，KLD 量化的示意如下：

这种方法不是直接将 [min, max] 映射到 [-127,127]，而是去寻找一个阈值|T| < max(|max|, |min|)，将其 [-T, T] 映射到 [-127, 127]。认为只要阈值选取得当，就能将阈值外的值舍弃掉，也不会对精度损失造成大的影响；
超出阈值 ±|T| 外的直接映射为阈值。比如上图中的三个红色点，直接映射为-127，这种映射关系为饱和的（Saturate ）；

KLD 量化方法试图将 fp32 数值分布和 int8 数值分布抽象成两个分布，用阈值 |T| 来更新两个数值分布，并用 KL 散度来衡量两个分布的相似性，若 KL 散度值越小，说明这两个分布越相似，也说明这个阈值 |T| 选择的最好。

下面的图是 TensorRT 中的关于 KL 散度校准的伪代码，这个图也完美诠释了 KLD 整个量化过程。

2.3 ADMM 量化

ADMM 交替方向乘子法，是优化函数的一种方式，一般用于带有约束的最优解问题。类似的，梯度下降法、牛顿下降法、拉格朗日乘子法也是类似的优化方法。

其通用优化式子如下:

在 ADMM 中，其等价的优化式，也就是拉格朗日式如下:

同拉格朗日乘子法不同的是，ADMM 采用的是类似于分布迭代的方式获得最终解。其采用如下的步骤:

下面我们将量化阈值的选取策略变换成 ADMM 算法，利用前面所说的对称量化方法，把量化当成一个编码问题，编码再加上解码，就还原出了可以跟原始数据进行对比的数据。这样的逻辑下，将优化目标设计成如下表达:

2-范式易于求导，那么上述的优化目标可以转换成如下形式：

个人认为在对于对称量化不需要使用 ADMM，因为只有一个变量，使用梯度下降法也是可以得到最终的s。

2.4 EQ 量化

EQ 量化即 EasyQuant，是格灵深瞳开源的量化算法，在文章《EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization》中进行了介绍。EQ 量化方法的主要思想是：误差累计、整网决策变成单网决策、以余弦相似度为优化目标、交替优化权重缩放系数和激活值缩放系数。

假设量化公式如下（为了方便起见，采用对称量化进行说明）：

假设量化目标精度为 IntN，其中的 clip 函数表示把量化后的数值规范到整型范围，如下：

EQ 量化算法把缩放系数 S 的获得看成数学优化问题，将优化目标进行了如下表达：假设传入的校准集中样本个数为 N、被量化模型的网络层个数为 L，Qil 表示未量化推理时第 l 层网络层的第 i 个样本的输出值，Q^il 表示量化推理时第 l 层网络层的第 i 个样本的输出值，因为误差累计和问题分解的手段，使用余弦相似度作为评判标准，最终的优化目标如下所示：

其中 Qil 和 Q^il 在该层为卷积的时候为：

EQ 算法最大的亮点在于对权重的缩放系数也进行了优化，其他的量化阈值选取策略基本是不考虑对权重的缩放系数进行优化，直接使用 Min-Max 得到缩放系数。加入了权重的缩放系数的优化变量，导致了多变量优化问题。如若按照常规的方式进行多变量优化，该优化目标往往难以解析，EQ 给出的解法是使用交替优化权重激活系数和激活缩放系数。

EQ 算法流程如下：

3、量化实验

这里选取了 KLD 和 ADMM 两种量化算法进行了一些实验模拟。

使用 python numpy 创造随机数据分布，下面均是以正太分布进行试验。对同个分布分别使用 KL 和 ADMM 算法进行阈值计算。

以下是三次试验的结果：

使用 KLD 和 ADMM 算法得到的阈值如下：

实验小结：单从试验结果可知，ADMM 得到的量化阈值总是比 KLD 的量化阈值要高，基本稳定在max(|均值-3 * 标准差|,|均值+ 3 * 标准差|)。按照正太分布的定义，ADMM 的阈值会覆盖 99.99% 分布的数据，因为其优化目标难以忍受太小的阈值，那样会让阈值外的数值量化 + 反量化后误差极大。

以上聊了一下一些量化算法相关的东西，包括量化类型、量化策略以及贴了个试验分析，关于量化是一个实用且值得深挖的领域，有问题欢迎讨论，我也在学习中~

好了，收工~

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