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昇腾小AI

量化算法原理

量化常用的算法有二值化、线性量化、对数量化,线性量化又可根据是否有offset细分为对称(Symmetric),非对称(Asymmetric)两种。AMCT与昇腾芯片配套的是采用线性量化方式,并将对称和非对称量化方式进行了归一,以int8量化为例,其应用表达式为:

对于量化层数据和权重分别需要提供量化因子scale(浮点数的缩放因子),offset(偏移量)两项,支持的取值范围为:

下面介绍上述表达式的由来。

对称量化算法原理

原始高精度数据和量化后int8数据的转换为:,其中scale是float32的浮点数,为了能够表示正负数,采用signed int8的数据类型,通过原始高精度数据转换到int8数据的操作如下,其中round为取整函数,量化算法需要确定的数值即为常数scale:

对权值和数据的量化可以归结为寻找scale的过程,由于为有符号数,要保证正负数值表示范围的对称性,因此对所有数据首先进行取绝对值的操作,使待量化数据的范围变换为,再来确定scale。由于int8在正数范围内能表示的数值范围为[0,127],因此scale可以通过如下方式计算得到:

确定了scale之后,int8数据对应的表示范围为,量化操作即为对量化数据以进行饱和,即超过范围的数据饱和到边界值,然后进行公式所示量化操作即可。

非对称量化算法原理

与对称量化算法主要区别在于数据转换的方式不同,如下,同样需要确定scale与offset这两个常数。

确定后通过原始高精度数据计算得到UINT8数据的转换,既为如下公式所示:

其中,scale是FP32浮点数,为unsigned int8定点数,offset是int8定点数,其表示的数据范围为。若待量化数据的取值范围为,则scale和offset的计算方式如下:

量化数据格式归一

AMCT采用的是归一的量化数据格式,即量化数据格式归一

通过将非对称量化公式通过简单的数据变换,可以使得量化后的数据与对称量化算法在数据格式上保持一致,均为int格式。具体变换过程如下:

以int8量化为例进行说明,公式符号与之前保持一致,输入原始高精度浮点数据为,原始量化后的定点数为,量化scale,原始量化(算法要求强制过零点,否则可能会出现精度问题),原始量化的计算原理公式如下:

其中。通过上述变换,可以将量化数据也转成int8格式。确定scale和变换后的offset'后,通过原始高精度浮点数据计算得到int8数据的转换,既为如下公式所示:

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