W8A8

简介

此量化方式对权重和激活值同时进行量化，将高位浮点数转为8 bit，减少模型权重的体积。使用int8格式的数据进行计算，可以减少MatMul算子计算量，以提升推理性能。

量化后权重目录结构：

├─ config.json
├─ quant_model_weight_w8a8.safetensors
├─ quant_model_description_w8a8.json
├─ tokenizer_config.json
├─ tokenizer.json
└─ tokenizer.model

量化输出包含：权重文件quant_model_weight_w8a8.safetensors和权重描述文件quant_model_description_w8a8.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_w8a8.json中的部分内容：

{
  "model_quant_type": "W8A8",
  "model.embed_tokens.weight": "FLOAT",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.weight": "W8A8",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.input_scale": "W8A8",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.input_offset": "W8A8",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.quant_bias": "W8A8",
  "model.layers.0.self_attn.q_proj.deq_scale": "W8A8",
}

量化后的MatMul权重新增input_scale、input_offset、quant_bias和deq_scale。其中input_scale和input_offset用于对激活值进行量化。MatMul使用量化后的激活值和量化权重进行计算。quant_bias和deq_scale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	input_scale	input_offset	quant_bias	deq_scale
dtype	int8	float16	float16	int32	int64
shape	[n, k]	[1]	[1]	[n]	[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	input_scale	input_offset	quant_bias	deq_scale
dtype	int8	float16	float16	int32	float32
shape	[n, k]	[1]	[1]	[n]	[n]

生成权重

以LLaMa 2 70B为例，您可以使用以下指令生成W8A8量化权重。

export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
cd ${ATB_SPEED_HOME_PATH}
python examples/models/llama/convert_quant_weights.py --model_path {浮点权重路径} --save_directory {W8A8量化权重路径} --w_bit 8 --a_bit 8 --disable_level L5 --device_type npu --calib_file ${llm_path}/examples/convert/model_slim/boolq.jsonl

以上指令展示了生成LLaMa 2 70B W8A8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。
生成W8A8量化权重时，支持NPU多卡校准，可以显著提升校准时间。
W8A8量化权重的config.json中应包含quantize字段，其值为"w8a8"。

执行推理

以LLaMa 2 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 {W8A8量化权重路径}

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