人工智能与大模型2026-07-25 14:06:04

端侧推理模型采用INT8量化相比FP16延迟降低70%

端侧推理模型采用INT8量化相比FP16延迟平均降低70%，但加速比受模型类型和硬件影响显著：卷积模型加速3.5倍，Transformer仅2倍。量化感知训练（QAT）精度高于后训练量化（PTQ）约1%，校准数据集需覆盖真实场景。NPU加速最高但算子兼容性需注意。量化后权重稀疏化可能被破坏导致精度下降，需通过逐层误差检查保证部署质量。

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