4.1 模型量化技术

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4.1 模型量化技术 4.1 模型量化技术：在精度、延迟与能效之间重构AI推理的物理边界当我们在OpenVINO的命令行中键入，那一串跳动的FPS数值背后，隐藏着一场静默而剧烈的范式迁移——它不再仅仅关乎算子调度的精妙或内存带宽的压榨，而是直指AI模型最根本的表示层：数字的语义重量。我们习以为常的FP32浮点数，在硅基世界里并非“天然存在”的真理；它是一套昂贵的契约：每一份精度，都以四倍于INT8的存储开销、近三倍的计算功耗、以及不可忽视的访存延迟为代价。在边缘端部署一个ResNet-50，若仍固守全精度浮点，就像用航空母舰运送一枚U盘——功能可达，但系统早已在能效悬崖边失衡。模型量化，正是这场失衡之后的理性回归：它不是对精度的妥协，而是对计算本质的重新校准；