第五章：量化与模型压缩技术

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第五章：量化与模型压缩技术第五章：量化与模型压缩技术 ——通往边缘智能的“精炼之门” 当我们在数据中心部署一个十亿参数的视觉大模型时，它可能以每秒百帧的速度解析城市交通流；可一旦我们将同一模型置于一辆没有GPU的电动自行车控制器中，它便瞬间哑然——不是算力不足，而是精度的冗余正在吞噬效率的可能。这不是模型能力的失效，而是我们尚未学会在数字世界里“断舍离”。在ONNX Runtime（ORT）这一工业级推理引擎的宏大叙事中，第五章——“量化与模型压缩技术”——绝非一组工具链的汇编，亦非若干API的罗列；它是整个生态从“能跑”迈向“敢跑、快跑、无处不跑”的战略分水岭，是AI工程化进程中一次静默却深刻的范式跃迁。