前言

随着大模型推理对计算效率和内存占用提出更高要求，模型压缩技术已成为 AI 工程落地的关键环节。CANN（Compute Architecture for Neural Networks）生态中的 AMCT（Ascend Model Compression Toolkit）作为一款专为 AI 处理器亲和设计的模型压缩工具包，不仅支持低比特量化、张量分解等先进压缩算法，还提供了完整的端到端部署验证流程与容错回退机制，确保压缩模型在实际推理场景中兼具高性能与高可靠性。

一、AMCT 架构概览与压缩能力演进

1.1 整体架构图

AMCT 的核心模块围绕“压缩 → 验证 → 部署”三大阶段构建，其整体架构如下图所示：

+---------------------+
|   用户模型 (PyTorch) |
+----------+----------+
           |
           v
+----------+----------+
|   AMCT 压缩引擎      |
|  - PTQ / QAT        |
|  - 校准数据采集     |
|  - 量化配置生成     |
+----------+----------+
           |
           v
+----------+----------+
| 量化模型 + quant_config.json |
+----------+----------+
           |
           v
+----------+----------+
| CANN 图引擎 (GE)     |
| - 图融合             |
| - 低比特 Kernel 选择 |
| - 编译为 .om         |
+----------+----------+
           |
           v
+----------+----------+
| 推理运行时 (Runtime) |
| - 精度/性能验证      |
| - 异常检测与回退     |
+---------------------+

图 1：AMCT 与 CANN 推理栈集成架构

该架构体现了 AMCT 与 CANN 上层软件的高度协同——压缩不是终点，而是推理优化链路的起点。

1.2 近期能力演进（2025–2026）

根据 AMCT 仓库提交记录，近期关键更新包括：

  • ✅ 2026 年 1 月：新增对 DeepSeek-V3.2-Exp 模型的 W8A8C8/W4A8C8 量化支持；
  • ✅ 2026 年 2 月：完善 mxfp8/mxfp4 低比特格式的单元测试（UT）覆盖；
  • ✅ 2026 年 2 月初：修复 install_graph.sh 解压命令匹配问题，提升构建稳定性；
  • ✅ 目录结构优化：引入 graph_based_compression/ 子模块，支持图感知压缩策略。

这些更新表明 AMCT 正快速向 大模型低比特推理 场景演进，并强化了与推理引擎的协同验证能力。

二、压缩模型部署验证全流程详解

AMCT 的部署验证并非孤立进行，而是与 CANN 图引擎（GE）深度集成，形成“压缩 → 转换 → 部署 → 验证”闭环。下图展示了完整工作流：

+----------------+     +------------------+     +------------------+
| 1. 模型压缩     | --> | 2. 模型转换       | --> | 3. 推理部署       |
| - PTQ/QAT       |     | - ONNX/.om 导出   |     | - GE 加载         |
| - 校准          |     | - quant_config    |     | - Kernel 选择     |
+----------------+     +------------------+     +------------------+
          |                       |                       |
          v                       v                       v
+----------------+     +------------------+     +------------------+
| 4. 精度验证     | <-- | 5. 性能基准测试   | <-- | 6. 异常注入测试   |
| - Cosine 相似度 |     | - Latency/QPS     |     | - 数值溢出模拟    |
+----------------+     +------------------+     +------------------+

图 2：AMCT 压缩模型部署验证六步法

2.1 模型压缩与权重导出（实操示例）

以 DeepSeek-V3.2-Exp 为例，AMCT 提供了一套脚本化流程。以下是典型操作步骤（附终端截图示意）：

# Step 1: 准备校准数据（dump）
bash scripts/dump.sh

# Step 2: 执行量化（PTQ）
bash scripts/quantize.sh

# Step 3: 导出部署模型
bash scripts/deploy.sh

执行后，将在 output/ 目录生成：

  • quantized_model.onnx：带量化信息的 ONNX 模型；
  • quant_config.json：各层量化参数（scale, zero_point, bitwidth）；
  • calibration_cache.bin：校准统计缓存。

图 3（示意）：终端执行 deploy.sh 后的输出目录结构

output/
├── quantized_model.onnx
├── quant_config.json
└── calibration_cache.bin

2.2 推理引擎加载与图编译

压缩模型需通过 CANN 图引擎（GE）加载。GE 在解析模型时会读取 quant_config.json，并触发 量化算子融合 与 低比特 Kernel 选择。

关键日志示例如下（来自 GE 编译日志）：

[INFO] Loading quant config from quant_config.json
[INFO] Found 96 Linear layers with W8A8 quantization
[INFO] Applying MatMul + Add fusion for attention blocks
[INFO] Selected MXFP8 kernel for LayerNorm
[SUCCESS] Graph compiled to model.om

图 4（示意）：GE 编译日志片段，显示量化算子识别与融合成功

若某算子不支持低比特执行，GE 会自动回退至 FP16（见第三部分）。

2.3 精度与性能双重验证（含代码）

AMCT 强调 精度-性能联合验证。在 examples/ofmr_sample 中，提供了如下验证逻辑：

# examples/ofmr_sample/validate.py
import torch
import amct_pytorch as amct
import numpy as np

def validate_quant_model(fp16_path, quant_path, input_shape=(1, 512)):
    # 加载模型
    model_fp16 = torch.jit.load(fp16_path)
    model_quant = amct.load_quantized_model(quant_path)

    # 生成随机输入（或使用真实样本）
    input_data = torch.randn(*input_shape, dtype=torch.float16).cuda()

    with torch.no_grad():
        out_fp16 = model_fp16(input_data)
        out_quant = model_quant(input_data)

    # 计算余弦相似度
    cos_sim = torch.nn.functional.cosine_similarity(
        out_fp16.flatten(), out_quant.flatten(), dim=0
    ).item()

    # 计算 L2 相对误差
    l2_error = torch.norm(out_fp16 - out_quant) / torch.norm(out_fp16)
    
    print(f"Cosine Similarity: {cos_sim:.5f}")
    print(f"Relative L2 Error: {l2_error:.5f}")
    
    return cos_sim > 0.995 and l2_error < 0.01

# 执行验证
assert validate_quant_model("fp16_model.pt", "quant_model.om")

图 5（示意）：验证脚本运行结果截图

Cosine Similarity: 0.99782
Relative L2 Error: 0.00634
Validation PASSED ✅

该脚本是部署前的必要关卡，建议集成到 CI 流程中。

三、回退机制设计：保障推理服务稳定性

在生产环境中，压缩模型可能因硬件兼容性、数值溢出或极端输入导致推理失败。AMCT 与 CANN 运行时协同设计了 多级回退机制，如下图所示：

                     +---------------------+
                     |  请求进入推理服务    |
                     +----------+----------+
                                |
                                v
                   +------------+------------+
                   | 尝试使用量化模型推理？   |
                   +------------+------------+
                                |
               Yes              | No
                +---------------v-----------------+
                | 执行量化模型推理                |
                +---------------+-----------------+
                                |
                +<--------------+-------------->+
                |                               |
        成功（无异常）                    发生异常（如 overflow）
                |                               |
                v                               v
        返回结果给客户端           +-------------+-------------+
                                 | 切换至 FP16 备份模型        |
                                 | 记录告警 & 更新状态         |
                                 +-------------+-------------+
                                               |
                                               v
                                        返回结果（降级服务）

图 6：AMCT 推理服务回退决策流程图

3.1 编译期回退：图优化失败降级

若 GE 在图编译阶段发现某量化算子无法融合或无对应 NPU Kernel，会尝试：

  1. 回退到 FP16 执行路径（若原始模型保留）；
  2. 或将该子图 卸载至 CPU 执行（需运行时支持）。

此过程对用户透明，但可通过 GE 日志监控：

[WARNING] Quantized MatMul not supported on current device, fallback to FP16.

图 7（示意）：GE 日志中出现量化回退警告

3.2 运行时回退：异常检测与动态切换（含代码）

更关键的是运行时回退。AMCT 建议在服务层实现 双模型热备 策略：

import logging

class RobustInferenceService:
    def __init__(self, quant_model_path, fp16_model_path):
        self.quant_model = amct.load_quantized_model(quant_model_path)
        self.fp16_model = torch.jit.load(fp16_model_path)
        self.use_quant = True
        self.logger = logging.getLogger("InferenceService")

    def infer(self, input_tensor):
        try:
            if self.use_quant:
                output = self.quant_model(input_tensor)
                self.logger.debug("Quantized inference succeeded.")
                return output
            else:
                return self.fp16_model(input_tensor)
        except RuntimeError as e:
            error_msg = str(e)
            if any(keyword in error_msg for keyword in [
                "quantization overflow",
                "NPU kernel not found",
                "invalid scale"
            ]):
                self.logger.warning(f"Quant model failed: {error_msg}. Fallback to FP16.")
                self.use_quant = False  # 永久切换
                return self.fp16_model(input_tensor)
            else:
                raise e  # 非量化相关错误，直接抛出

图 8（示意）：服务日志显示从量化模型回退到 FP16 模型

该机制虽增加约 20% 内存开销（需同时加载两个模型），但极大提升服务鲁棒性，特别适用于金融、医疗等高可靠场景。

3.3 精度漂移监控与自动回滚

AMCT 还支持 在线精度监控。通过定期注入校验样本（golden input），比对量化模型与 FP16 模型输出差异：

# 定期任务（如每 1000 次推理）
GOLDEN_INPUT = torch.load("golden_input.pt")
THRESHOLD = 0.02

class Monitor:
    def __init__(self, service):
        self.service = service
        self.count = 0

    def check_drift(self):
        self.count += 1
        if self.count % 1000 == 0:
            with torch.no_grad():
                out_q = self.service.quant_model(GOLDEN_INPUT)
                out_f = self.service.fp16_model(GOLDEN_INPUT)
                diff = torch.mean(torch.abs(out_q - out_f)).item()
                if diff > THRESHOLD:
                    self.service.use_quant = False
                    alert_admin(f"Precision drift detected: {diff:.4f} > {THRESHOLD}")

此功能虽未直接内置，但 AMCT 提供的 tests/ 目录中的验证框架可轻松扩展为监控模块。

四、最佳实践建议

  1. 校准数据代表性：使用真实业务数据分布进行 calibration，避免长尾样本导致量化误差；
  2. 分层量化策略：对敏感层（如 LayerNorm、Softmax）保留高精度，其余层采用 INT4；
  3. 构建验证一体化：将 build.sh --pkg 与 examples 中的验证脚本集成到 CI/CD 流程；
  4. 日志与指标埋点：记录每次推理的量化路径、耗时、内存，便于问题追溯；
  5. 压力测试：使用 oam-tools 注入异常输入，验证回退机制有效性。

五、未来展望

AMCT 正朝着 自动化压缩 与 端云协同 方向发展。未来版本或将支持：

  • 基于强化学习的量化策略搜索；
  • 与 Triton Inference Server 的原生集成；
  • 动态比特宽度调整（per-token / per-channel adaptive quant）；
  • 支持稀疏-量化联合压缩（Sparsity + Quantization）。

这些能力将进一步降低模型压缩门槛，推动低比特推理成为默认选项。

通过 AMCT 提供的完整工具链与 CANN 推理引擎的深度协同，开发者不仅能高效压缩模型，更能确保其在生产环境中的稳定可靠运行。部署验证与回退机制的设计，体现了 CANN 生态对 工程落地严谨性 的高度重视。

cann组织链接：https://atomgit.com/cann
amct仓库链接：https://atomgit.com/cann/amct

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