基本概念

量化

量化是指对模型的权重（weight）和数据（activation）进行低比特处理，让最终生成的网络模型更加轻量化，从而达到节省网络模型存储空间、降低传输时延、提高计算效率，达到性能提升与优化的目标。

昇腾模型压缩工具将量化和模型转换分开，实现对模型中可量化算子的独立量化，并将量化后的模型保存为.prototxt文件和.caffemodel文件。其中量化后的仿真模型可以在CPU或者GPU上运行，完成精度仿真；量化后的部署模型可以部署在昇腾AI处理器上运行，达到提升推理性能的目的。

其运行原理如下图所示。特性详细介绍请参见量化。

张量分解

深度学习运算，尤其是CV（计算机视觉）类任务运算，包含大量的卷积运算，而张量分解通过分解卷积核的张量，可以将一个大卷积核分解为两个小卷积核的连乘，即将卷积核分解为低秩的张量，从而降低存储空间和计算量，降低推理开销。

以1个64*64*3*3的卷积分解为32*64*3*1和64*32*1*3的级联卷积为例，可以减少1 - (32*64*3*1 + 64*32*1*3) / 64*64*3*3 = 66.7%的计算量，在计算结果近似的情况下带来更具性价比的性能收益。张量分解运行原理如下图所示。特性详细介绍请参见张量分解。

模型部署优化

主要为算子融合，是指通过数学等价，将模型中的多个算子运算融合单算子运算，以减少实际前向过程中的运算量，如将卷积层和BN层融合为一个卷积层。

其运行原理如下图所示。