В чем преимущества и недостатки квантования данных для оптимизации инференса?

Преимущества квантования данных для оптимизации инференса:

• Меньший размер модели. habr.com За счёт уменьшения размера весов квантование приводит к созданию более компактных моделей. habr.com Это позволяет использовать их в более широком спектре ситуаций, например, с менее мощным оборудованием, и снижает затраты на хранение. habr.com
• Более быстрое выполнение. habr.com Использование более низких битовых операций для весов и соответствующее снижение требований к памяти обеспечивают более эффективные вычисления. habr.com
• Энергоэффективность. www.analyticsvidhya.com Квантованные модели обычно требуют меньше вычислений, что приводит к снижению энергопотребления как при обучении, так и при выводе. www.analyticsvidhya.com

Недостатки квантования данных для оптимизации инференса:

• Потеря точности. habr.com Преобразование весов модели в более низкую точность вероятно приведёт к ухудшению её производительности. habr.com Чем «агрессивнее» техника квантования, то есть чем ниже битовое преобразование, тем выше риск потери точности. habr.com
• Увеличение вычислительной сложности модели. telegra.ph Некоторые методы квантования, например Quantization-Aware Training (QAT), требуют значительно большего объёма вычислительных ресурсов на этапе обучения, так как тренировка должна учитывать квантование всех промежуточных активаций и весов. telegra.ph

Таким образом, квантование данных для оптимизации инференса имеет как преимущества, так и недостатки, и часто представляет собой компромисс между размером модели, скоростью вывода и точностью. www.analyticsvidhya.com