大模型量化技术原理：SmoothQuant深度解析 引言 随着深度学习模型规模的不断扩大，模型部署与推理效率成为制约技术落地的关键瓶颈。量化技术通过将浮点数参数转换为低比特整数，显著减少计算量和内存占用，但传统……
大模型量化技术原理-SmoothQuant 一、大模型量化的背景与挑战 随着深度学习模型规模指数级增长，GPT-3等千亿参数模型对硬件算力提出严苛要求。传统FP32精度推理需要每秒数万亿次浮点运算，而边缘设备（如手机、IoT……
大模型量化技术原理：SmoothQuant的深度解析与实践 引言：大模型量化的挑战与机遇 在AI模型规模指数级增长的背景下，大模型部署面临算力、内存与功耗的”三重门”。传统量化方法（如FP32→INT8）虽能显著降低计算开销……
