量化精度调试

本文档提供了提高量化精度的策略。如果量化模型与原始模型相比存在误差，我们可以将误差分为以下几类：

1. 数据不敏感误差 - 由模型固有的量化误差引起，大部分输入数据存在较大的误差

2. 数据敏感误差 - 由异常输入数据引起，一小部分输入数据存在较大的误差

3. 实现误差 - 量化内核与参考实现不匹配

数据不敏感误差

一般提示

1. 对于 PTQ，请确保您用于校准的数据能够代表您的数据集。例如，对于分类问题，一般准则是每个类别中有多个样本，并且样本总数至少为 100。除了校准时间之外，使用更多数据进行校准不会产生任何损失。

2. 如果您的模型具有 Conv-BN 或 Linear-BN 模式，请考虑将它们融合。如果您使用 FX 图模式量化，则工作流程会自动执行此操作。如果您使用 Eager 模式量化，则可以使用 torch.ao.quantization.fuse_modules API 手动执行此操作。

3. 提高有问题的操作的 dtype 精度。通常，fp32 的精度最高，其次是 fp16，然后是动态量化 int8，最后是静态量化 int8。

   1. 注意：这是以性能换取精度。

   2. 注意：每个 dtype 每个操作的内核可用性因后端而异。

   3. 注意：dtype 转换会增加额外的性能成本。例如，fp32_op -> quant -> int8_op -> dequant -> fp32_op -> quant -> int8_op -> dequant 与 fp32_op -> fp32_op -> quant -> int8_op -> int8_op -> dequant 相比会存在性能损失，因为需要更多的 dtype 转换。

4. 如果您使用 PTQ，请考虑使用 QAT 来恢复部分量化导致的精度损失。

Int8 量化提示

1. 如果您使用每张量权重量化，请考虑使用每通道权重量化。

2. 如果您在 fbgemm 上进行推理，请确保如果您的 CPU 是 Cooperlake 或更新版本，则将 reduce_range 参数设置为 False，否则设置为 True。

3. 审核不同样本之间输入激活分布的变化。如果这种变化很大，则该层可能适合动态量化，但不适合静态量化。

数据敏感误差

如果您使用静态量化，并且一小部分输入数据导致较高的量化误差，您可以尝试：

1. 调整您的校准数据集，使其更能代表您的推理数据集。

2. 手动检查（使用数值套件）哪些层存在较高的量化误差。对于这些层，请考虑将其保留为浮点数或调整观察者设置以选择更好的比例和零点。

实现误差

如果您使用 PyTorch 量化和您自己的后端，您可能会在操作的参考实现（例如 dequant -> op_fp32 -> quant）和目标硬件上操作的量化实现（例如 op_int8）之间看到差异。这可能意味着以下两种情况之一：

1. 由于目标内核在目标硬件上的特定行为与 fp32/cpu 相比，这些差异（通常很小）是预期的。一个例子是在整数 dtype 中累积。除非内核保证与参考实现的逐位等效性，否则这是预期的。

2. 目标硬件上的内核存在精度问题。在这种情况下，请联系内核开发者。

数值调试工具（原型）

警告

数值调试工具处于早期原型阶段，可能会发生变化。

• torch.ao.ns._numeric_suite Eager 模式数值套件

• torch.ao.ns._numeric_suite_fx FX 数值套件