模型量化与推理：ops-nn 库在 INT8 精度下的实现差异

ops-nn库是 CANN 框架中实现 INT8 量化推理的关键组件。其与 FP32 版本的实现差异，核心在于引入了对量化参数（Scale/ZeroPoint）的显式管理混合精度中间结果的处理，以及高效的再量化机制。架构师需要深入理解这些差异，才能在模型部署时，通过合理的算子融合和 Kernel 优化，充分释放昇腾 NPU 在 INT8 精度下的计算潜力，实现推理性能和精度的最佳平衡。要深入研究这

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53人浏览 · 2026-02-07 00:14:43

2501_94317725 · 2026-02-07 00:14:43 发布

模型量化与推理：ops-nn 库在 INT8 精度下的实现差异

前言

随着深度学习模型复杂度的不断攀升，模型部署的效率和资源占用成为了关键瓶颈。模型量化（Model Quantization）技术，特别是将浮点数（FP32）模型转换为低精度整数（如 INT8）模型，已成为提升推理性能、降低内存带宽需求的核心手段。 AI 处理器（Ascend AI Processor）原生支持多种低精度计算，而 ops-nn 库作为 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）框架中负责算子实现的基石，其 INT8 精度下的实现策略直接决定了量化模型的实际性能和精度。

本文将深入解析 AtomGit 上的 CANN 组织提供的 ops-nn 仓库中，INT8 精度推理的实现机制，重点关注其与 FP32 版本的差异，以及背后的架构考量。

核心技术原理：量化与反量化

INT8 量化推理的核心在于**量化（Quantization）和反量化（Dequantization）的数学过程。在架构中，我们通常采用对称（Symmetric）或非对称（Asymmetric）的仿射量化（Affine Quantization）**方案。

1. 量化公式

一个浮点数 $R$ 被量化为 INT8 整数 $Q$ 的过程可以表示为：
$\text{round}(\frac{R}{\text{Scale}}) + \text{ZeroPoint}$
其中， $S c a l e$ 是量化尺度因子， $\text{ZeroPoint}$ 是零点。在的硬件实现中，这些参数（Scale 和 ZeroPoint）通常是预先计算并存储在模型元数据中的。

2. INT8 推理的优势与挑战

优势：

计算加速： NPU 针对 INT8 矩阵乘法（如 MatMul 或 Conv）提供了高度优化的硬件指令，吞吐量远高于 FP32。
带宽降低： 权重和激活值的内存占用降低为原来的 1/4。

挑战：

精度损失： 量化引入的舍入误差可能导致模型精度下降。
计算差异： 算子内部的计算流程必须围绕整数运算展开，需要额外的量化参数参与。

ops-nn 库的架构与 INT8 实现差异分析

ops-nn 库是 CANN 框架中算子（Operator）实现的载体，它定义了算子在不同精度下的具体执行逻辑。在 INT8 精度下，ops-nn 的实现与 FP32 版本存在显著的结构性差异。

1. 算子接口的精度区分

在 ops-nn 的设计中，通常会为同一算子（如 Conv 或 Relu）定义不同精度的实现。以卷积算子为例：

FP32 路径： 算子内部直接执行浮点乘加运算，流程相对直接。
INT8 路径： 算子需要处理量化参数（Scale/ZeroPoint）的注入和管理。这不仅体现在输入和输出的数据类型上，更体现在核心计算单元的调用上。

2. 核心差异：量化感知与混合精度

在 ops-nn 中实现 INT8 算子时，最关键的差异在于如何处理量化参数和中间结果的精度。

A. 权重和激活的量化

在 INT8 推理中，权重（Weights）和激活（Activations）通常被量化为 INT8 格式。ops-nn 内部的算子实现需要正确地从输入 Tensor 中读取这些量化值。

B. 乘加运算（MAC）的实现

对于卷积和全连接等核心算子，计算过程通常是：
$Output_FP32 = ∑ ( Weight_INT8 × Activation_INT8 ) + Bias \text{Output\_FP32} = \sum (\text{Weight\_INT8} \times \text{Activation\_INT8}) + \text{Bias}$
这里的关键点在于：

INT8 乘法： INT8 乘法的结果是 INT16（或更高位宽）。ops-nn 必须确保底层的硬件调用（通常是 TBE 或 AI Core 编程接口）能够正确处理这种中间结果的累加。
零点处理： 零点（ZeroPoint）的引入使得原本简单的乘法变成了更复杂的仿射变换。在 INT8 算子中，这通常通过调整乘法操作的输入，或者在硬件层面通过特定的指令集来高效实现。例如，ZeroPoint 可能会被“折叠”到偏置项（Bias）中，或者在累加阶段进行补偿。

C. 结果的再量化（Re-Quantization）

算子计算完成后，中间结果（可能是 INT32 或 INT16）需要被量化回目标精度（通常是 INT8 或 FP32，取决于后续算子）。

$Output_INT8 = round ( Intermediate_Result Output_Scale ) + Output_ZeroPoint \text{Output\_INT8} = \text{round}(\frac{\text{Intermediate\_Result}}{\text{Output\_Scale}}) + \text{Output\_ZeroPoint}$

在 ops-nn 中，这个再量化步骤是 INT8 算子实现中不可或缺的一部分，它涉及到输出尺度的选取和硬件加速的量化指令调用。

3. 算子融合与数据流优化

在高性能推理中，ops-nn 不仅关注单个算子的实现，还关注算子融合（Operator Fusion）。在 INT8 场景下，融合的价值被进一步放大：

消除反量化/量化对： 如果一个 Conv 算子的输出直接作为下一个 Relu 算子的输入，并且两者都支持 INT8，那么 ops-nn 应该倾向于融合它们，避免在中间产生不必要的反量化（INT8 -> FP32）和随后的二次量化（FP32 -> INT8）步骤。这种融合极大地减少了数据在内存和寄存器之间的搬运。

性能优化实践

在 ops-nn 库中对 INT8 算子的优化，主要围绕如何最大化利用 NPU 的并行计算能力和低精度特性：

TBE Kernel 优化： 对于核心算子，ops-nn 通常会调用定制的 TBE (Tensor Builder Engine) Kernel。INT8 Kernel 的优化重点在于最大化 MAC 单元的利用率，通过精细的循环展开、数据布局优化（如 Tiling 策略）来确保数据流不阻塞计算单元。
数据布局（Data Layout）： 硬件对特定数据布局（如 NCHW 或 NHWC 的特定变种）有偏好。INT8 Kernel 的实现必须适配这些最优布局，以确保内存访问的局部性和合并性。
Bias 的处理： 偏置项（Bias）通常是 FP32 存储的。在 INT8 路径中，偏置项需要与量化后的乘积结果对齐。高效的做法是将 Bias 预先根据 Scale 因子进行缩放和零点补偿，使其在 INT32 累加过程中保持精度，并在最终的再量化步骤中被正确处理。

总结

ops-nn 库是 CANN 框架中实现 INT8 量化推理的关键组件。其与 FP32 版本的实现差异，核心在于引入了对量化参数（Scale/ZeroPoint）的显式管理、混合精度中间结果的处理，以及高效的再量化机制。架构师需要深入理解这些差异，才能在模型部署时，通过合理的算子融合和 Kernel 优化，充分释放 NPU 在 INT8 精度下的计算潜力，实现推理性能和精度的最佳平衡。

要深入研究这些实现细节，建议直接参考 https://atomgit.com/cann/ops-nn 仓库中的算子实现代码，特别是针对 INT8 精度（通常标记为 INT8 或 Quantized）的特定函数和 TBE Kernel 定义。