4.3.2 动态量化与静态量化的应用场景

文档摘要

4.3.2 动态量化与静态量化的应用场景在模型部署的实战前线，我们常被一个问题反复叩问：当推理延迟压到毫秒级、边缘设备内存卡在256MB、而客户又拒绝牺牲哪怕0.3%的Top-1精度时，你手里的FP32模型，究竟是待 deploy 的资产，还是待解构的债务？这不是一个理论推演题——它是每天发生在车载ADAS芯片调度器里、手机端大模型侧载服务中、工业质检嵌入式板卡上的真实战场。而训练后量化（PTQ），尤其是其中动态量化（Dynamic Quantization）与静态量化（Static Quantization）的抉择，往往就是那根撬动整条部署杠杆的支点。它不创造新能力，却决定已有能力能否落地；它不改变模型结构，却重塑数据在硅片上流动的每一纳秒节奏。