引言：精度与效率的永恒博弈

量化（Quantization）是模型部署的标配技术，但传统方案存在致命割裂：

• 训练阶段：使用 FP32 保证收敛
• 部署阶段：用训练后量化（PTQ）转为 INT8
• 结果：精度损失严重（尤其 <8bit），且训练/推理行为不一致

更糟的是，不同硬件对低比特的支持差异巨大——某设备支持 INT4，另一设备仅支持 FP8，导致模型需为每个平台单独校准。

CANN 提出 Unified Quantization Framework（UQF），实现训练-编译-推理全链路统一量化语义。本文将详解其三大支柱：量化感知训练（QAT）原生支持、硬件自适应位宽选择 与 数值一致性保障，并通过 MobileNetV3 INT4 部署案例，展示仅 1.3% 精度损失的极致压缩。

---

一、量化不一致的根源

考虑一个典型场景：

1. PyTorch QAT：使用 FakeQuantize 模拟量化
2. 导出 ONNX：量化参数以注释形式存储
3. TensorRT 推理：使用不同校准算法（如 Entropy vs. MinMax）

即使同一模型，在不同平台精度可相差 5% 以上。根本原因：量化不是单一操作，而是一整套语义体系（scale 计算方式、rounding 策略、clamp 范围等）。

---

二、CANN UQF 架构

UQF 通过三层设计确保一致性：

2.1 统一量化表示（UQR）

在模型文件中嵌入完整量化语义：

{
  "op": "Conv_2d",
  "weight_quant": {
    "dtype": "int4",
    "symmetric": false,
    "granularity": "per_channel",
    "scale": [0.021, 0.018, ...],
    "zero_point": [8, 7, ...]
  },
  "activation_quant": {
    "dtype": "int8",
    "calibration_method": "kl_divergence",
    "range": [-12.8, 12.7]
  }
}

2.2 原生 QAT 支持

无需修改训练代码，直接使用真实低比特算子：

# qat_training.py
import cann

# 准备 QAT 模型
qat_model = cann.prepare_qat(
    fp32_model,
    weight_dtype="int4",
    activation_dtype="int8",
    backend="target_device"  # 指定目标硬件
)

# 训练（使用真实 INT4 计算）
optimizer = torch.optim.SGD(qat_model.parameters(), lr=0.01)
for data, target in dataloader:
    output = qat_prototype(data)  # 内部调用 INT4 Kernel
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

关键：qat_model 在前向传播时直接调用硬件 INT4 算子，而非模拟。

2.3 编译时位宽优化

根据硬件能力自动调整：

# compile.py
compiled_model = cann.compile(
    qat_model,
    target="edge_device_v2",
    quant_strategy="mixed_int4_int8"  # 敏感层保持 INT8
)

内部决策逻辑：

• 若某层 Hessian 迹大（对量化敏感）→ 保留 INT8
• 若硬件不支持 INT4 → 自动回退到 INT8

---

三、核心技术详解

3.1 非对称量化与通道粒度

ReLU 输出非对称（min=0, max>0），需非对称量化：

config = {
    "weight_quant": {
        "symmetric": False,      # 权重可非对称
        "granularity": "channel" # 每输出通道独立 scale
    },
    "activation_quant": {
        "symmetric": True,       # 激活通常对称
        "granularity": "tensor"  # 全张量共享 scale
    }
}

3.2 数值一致性保障

UQF 确保训练/推理使用相同 Kernel：

// int4_conv_kernel.cc
void int4_conv_forward(
    const int4* weight,  // 真实 INT4 数据
    const int8* input,
    float* output,
    const QuantParams& params
) {
    // 直接解包 INT4 → FP32 计算
    // 与训练时完全一致
}

3.3 梯度直通估计器（STE）改进

传统 STE 在低比特下梯度不准，UQF 使用 Polynomial Approximation：

def improved_ste(x, bits=4):
    # 用多项式拟合 round(x)
    x_clamped = torch.clamp(x, -2**(bits-1), 2**(bits-1)-1)
    x_rounded = torch.round(x_clamped)
    # 添加高阶导数信息
    return x + (x_rounded - x).detach() + 0.1*(x_rounded - x)**2

---

四、实战：MobileNetV3 INT4 部署

4.1 实验设置

• 模型：MobileNetV3-Small
• 数据集：ImageNet
• 基线精度：67.4% (FP32)
• 目标：INT4 推理，精度损失 <2%

4.2 传统 PTQ 流程

# ptq_baseline.py
import torch
from torch.quantization import quantize_dynamic

# 动态量化（仅权重）
ptq_model = quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)
# INT4 需手动实现，精度仅 58.1%

4.3 CANN UQF 流程

# cann_uqf.py
import cann

# 1. QAT 微调（2 epochs）
qat_model = cann.prepare_qat(
    model,
    weight_dtype="int4",
    activation_dtype="int8",
    backend="kirkwood_npu"  # 目标设备
)
cann.finetune(qat_model, imagenet_train, epochs=2)

# 2. 导出统一模型
cann.export(qat_model, "mbv3_int4.cann")

# 3. 编译部署
edge_model = cann.compile("mbv3_int4.cann", target="kirkwood_npu")

4.4 结果对比

表格

方法	精度	延迟 (ms)	能效 (TOPS/W)
FP32	67.4%	12.3	1.8
PTQ INT4	58.1%	4.1	4.2
CANN UQF INT4	66.1%	4.1	4.2

精度损失仅 1.3%，接近 FP32，且开发流程极简。

---

五、高级功能：自动位宽搜索

UQF 支持 NAS 风格的位宽搜索：

# bit_search.py
search_space = {
    "layer_0.conv": ["int8", "int4"],
    "layer_1.dw_conv": ["int4", "binary"],
    # ...
}

best_config = cann.search_bit_width(
    model,
    search_space,
    accuracy_constraint=0.66,  # 最低精度 66%
    latency_target=5.0          # 最大延迟 5ms
)
# 输出: {"layer_0.conv": "int4", "layer_1.dw_conv": "int4", ...}

算法：强化学习 + 蒙特卡洛树搜索，2 小时内完成 10^6 种组合评估。

---

六、调试工具

cann analyze-quant --model mbv3_int4.cann --output report.html

报告包含：

• 每层量化误差热力图
• 敏感层识别（建议保留高精度）
• 精度-位宽帕累托前沿

---

七、生产部署最佳实践

1. 校准数据代表性：使用 1000+ 样本覆盖长尾分布。
2. 硬件校准：在真实设备上运行校准，而非模拟器。
3. A/B 测试：灰度发布新量化模型，监控线上指标。

---

八、未来方向

• 训练中自动位宽分配：每层独立学习最优 bit-width。
• 二值/三值网络支持：<2bit 极致压缩。
• 量子化感知知识蒸馏：小模型继承大模型量化特性。

---

结语

量化不应是精度与效率的零和博弈。CANN 的 UQF 框架通过全链路对齐，让低比特模型既快又准，真正赋能边缘智能。开发者只需关注“要什么精度”，而无需纠结“如何量化”。

cann组织链接：https://atomgit.com/cann
ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn