简介

此量化方式对激活值不做量化，仅将权重量化为8 bit。使用per Channel量化。

仅Atlas 800I A2 推理产品支持此量化方式。

量化后权重目录结构：

├─ config.json
├─ quant_model_weight_w8a16.safetensors
├─ quant_model_description_w8a16.json
├─ tokenizer_config.json
├─ tokenizer.json
└─ tokenizer.model

量化输出包含：权重文件quant_model_weight_w8a16.safetensors和权重描述文件quant_model_description_w8a16.json。
目录中的其余文件为推理时所需的配置文件，不同模型略有差异。

以下展示了量化后权重描述文件quant_model_description_w8a16.json中的部分内容：

{
  "model_quant_type": "W8A16",
  "model.embed_tokens.weight": "FLOAT",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight": "W8A16",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight_scale": "W8A16",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight_offset": "W8A16",
}

量化后的MatMul权重新增weight_scale和weight_offset，用于对MatMul的计算结果进行反量化。

图1 量化权重推理时流程

此量化方式支持量化float16或bfloat16类型的原始权重。

表1 float16权重量化后dtype及shape信息（假设原始权重的shape为[n, k]）
Tensor信息	weight	weight_scale	weight_offset	bias
dtype	int8	float32	float32	float16
shape	[n, k]	[n, 1]	[n, 1]	[n]

表2 bfloat16权重量化后dtype及shape信息（假设原始权重的shape为[n, k]）
Tensor信息	weight	weight_scale	weight_offset	bias
dtype	int8	float32	float32	float32
shape	[n, k]	[n, 1]	[n, 1]	[n]

仅当浮点权重存在bias场景时，量化权重才会有bias。

生成权重

以LLaMa2-70B为例，您可以使用以下指令生成W8A16量化权重。

cd ${ATB_SPEED_HOME_PATH}
python -m examples.convert.model_slim.quantifier --model_path {浮点权重路径} --save_directory {W8A16量化权重路径} --calib_file= --w_bit 8 --a_bit 16 --act_method 3 --tokenizer_args '{"padding_side":"left","pad_token":"<unk>"}'

LLaMa1_65b和LLaMa2_70b用的是一个type。

以上指令包含生成LLaMa2_70B W8A16权重的最优参数配置，不同模型的参数配置不同，请参考模型Readme文件。
W8A16量化时无需校准数据集，故calib_file传入空字符串即可。
W8A16量化权重的config.json中应包含quantize字段，其值为"w8a16"。

执行推理

以LLaMa2-70B为例，您可以使用以下指令执行对话测试，推理内容为"What's deep learning?"。

cd ${ATB_SPEED_HOME_PATH}
bash examples/models/llama/run_pa.sh {W8A16量化权重路径}