10.3.1 动态量化与自适应位宽

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10.3.1 动态量化与自适应位宽 10.3.1 动态量化与自适应位宽在深度学习模型部署的演进长河中，我们曾一度沉迷于“一刀切”的静态量化范式。将所有权重和激活强行塞进INT8的容器里，仿佛成了工程师们追求极致性能的标配。然而，随着Transformer架构的崛起以及大语言模型（LLM）的普及，这种粗暴的压缩方式开始显露出疲态。某些层对量化极其敏感，精度的微小抖动都会被网络逐层放大，最终导致输出灾难性的崩塌；而另一些层则表现出惊人的鲁棒性，甚至可以压缩至INT4而不伤筋动骨。面对这种参差多态的现实，动态量化与自适应位宽技术应运而生。这不再是一个简单的“压缩”问题，而是一场关于模型精度与计算效率之间精细平衡的艺术。