基本概念

昇腾模型压缩工具（Ascend Model Compression Toolkit，简称AMCT）是一个针对昇腾芯片亲和的深度学习模型压缩工具包，提供量化等多种模型压缩特性，压缩后模型体积变小，部署到昇腾AI处理器上后可使能低比特运算，提高计算效率，达到性能提升的目标。

AMCT基于ONNX+ONNX Runtime框架运作，实现了神经网络模型中模型部署优化、数据与权重8比特量化的功能，该工具优点如下：

• 使用方便，安装工具包即可。
• ​接口简单，在用户基于ONNX Runtime框架的推理脚本基础上，调用API即可完成模型压缩。
• ​与硬件配套，生成的压缩模型经过ATC工具转换后可在昇腾AI处理器上实现8比特推理。
• ​量化可配置，用户可自行修改量化配置文件，调整压缩策略，获取较优的压缩结果。

AMCT当前使用的压缩方法主要为量化，量化过程中可以实现模型部署优化（主要为算子融合）。

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。

AMCT将量化和模型转换分开，实现对模型中可量化层的独立量化，并将量化后的模型保存为onnx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。

当前该工具仅支持对FP32/FP16数据类型的网络模型进行量化，以量化到INT8数据类型为例，其运行原理如下图所示，特性详细介绍请参见量化。

图1 量化运行原理

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。

图2 模型部署优化原理