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TensorRT 隐式权重量化
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
在TensorRT 10之前，隐式量化无法自定义缩放因子。本文介绍了一种技巧，允许用户通过量化和反量化权重张量来实现自定义缩放因子，从而确保量化效果接近预期。
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关键要点
- 在TensorRT 10之前，隐式量化无法自定义缩放因子。
- TensorRT执行隐式量化，量化行为有时不符合用户预期。
- 权重张量的缩放因子使用固定公式计算，用户无法指定。
- 本文介绍了一种技巧，允许用户通过量化和反量化权重张量实现自定义缩放因子。
- 对于权重张量x，TensorRT的量化过程包括计算缩放因子s和量化权重张量x_q。
- 当自定义缩放因子s'小于s时，可以通过剪切权重张量或使用s'进行量化和反量化。
- 当自定义缩放因子s'大于s时，量化权重张量的范围小于INT8位范围，可能导致错误。
- 在s'大于s的情况下，建议使用原始权重张量进行量化，以提高量化精度。
- 通过量化和反量化权重张量，可以在TensorRT 10之前实现自定义缩放因子。
- 该技巧尽可能保留所需的量化行为。
❓
延伸问答
TensorRT 10之前隐式量化的限制是什么？
在TensorRT 10之前，隐式量化无法自定义缩放因子，量化行为有时不符合用户预期。
如何实现自定义缩放因子？
可以通过量化和反量化权重张量来实现自定义缩放因子，确保量化效果接近预期。
当自定义缩放因子小于默认缩放因子时该如何处理？
可以通过剪切权重张量或使用自定义缩放因子进行量化和反量化。
自定义缩放因子大于默认缩放因子时会有什么问题？
量化权重张量的范围可能小于INT8位范围，可能导致错误，建议使用原始权重张量进行量化。
使用自定义缩放因子进行隐式量化的最佳实践是什么？
建议使用量化和反量化后的权重张量进行隐式量化，以提高量化精度。
TensorRT隐式量化的量化过程是怎样的？
量化过程包括计算缩放因子和量化权重张量，使用固定公式进行计算。
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