TVM Meetup: Quantization

• 语言: 日语
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/tvmai

摘要

文档详细介绍了TVM中的量化技术，特别是INT8量化方法。TVM通过自动化流程将FP32图转换为INT8图，使用QNN方言设计了多个运算符，如qnn.quantize和qnn.conv2d，并通过Lowering过程将这些运算符转换为Relay操作。文档还探讨了支持框架量化操作的两种方法，分别是新建运算符和使用QNN方言重复使用现有基础设施。此外，文档还展示了在不同硬件目标（如Intel x86、ARM CPU和Nvidia GPU）上量化模型的实现，并提到了量化对模型性能的提升，例如Mobilenet在对称量化模型中获得了2.8倍的加速。

AI总结

《TVM Meetup: Quantization》文档总结

本文档主要介绍了TVM框架中的量化（Quantization）功能及其实现方法，重点围绕TVM的量化策略、QNN方言、模型优化和具体实现细节展开。以下是核心观点和关键信息的总结：

### 1. 量化概述
- **量化目标**：将FP32（单精度浮点数）表示的数值转换为低精度INT8（8位整数）表示，以提高推理速度并减少内存占用。
- **关键公式**：`real_value = scale * (quantized_value - zero_point)`，其中`scale`和`zero_point`是量化的关键参数。
- **量化后的张量**：通过`scale`和`zero_point`来表示原始FP32值。

### 2. TVM中的量化
TVM支持两种量化模式：
- **内部自动量化**：
- TVM从FP32图和小数据集出发，自动找到合适的量化比例，生成量化后的图。
- 编译预量化模型时，TVM支持从TFLite或MxNet导入预量化图，并通过QNN方言的高级包装操作进行处理。

- **QNN方言**：
- 设计了一系列操作符（如`qnn.quantize`、`qnn.dequantize`、`qnn.conv2d`等），以满足多种框架操作符的需求。
- QNN操作符会被降低为Relay操作符，便于后续优化和编译。

### 3. QNN方言的具体实现
#### 曲线支持框架量化操作
- **选项1**：从头开始添加新操作符，需要完全重新实现Relay通道和TVM调度，工作量较大。
- **选项2**：将量化操作符降低为现有的Relay操作符，通过引入QNN方言实现。这一方法能够充分复用Relay的基础设施和部分TVM调度，提升开发效率。

#### 优化与调度
- **QNN优化**：在QNN层面更容易实现某些优化，例如Intel x86 VNNI需要输入数据类型为uint8和int8。
- **具体实现案例**：例如，`qnn.conv2d`会被降低为多个Relay操作（如乘法、平均池化、求和等），以实现量化卷积的计算。

### 4. TVM量化方法
- **框架支持**：支持从FP32图或预量化图（如MxNet、TFLite）进行量化。
- **量化流程**：
1. 分析FP32图，生成量化后的INT8图。
2. 使用QNN方言处理预量化图。
3. 通过Relay通道进行优化，针对不同目标（如Intel x86、ARM CPU、Nvidia GPU等）生成量化后的调度。

#### 具体案例
- **Mobilenet案例**：量化后的模型在Intel x86 VNNI上实现了2.8倍的速度提升，验证了TVM量化的有效性。

### 总结
TVM通过量化技术显著提升了模型推理效率，支持从FP32到INT8的自动化量化，同时兼容预量化模型。QNN方言的引入进一步优化了量化操作符的实现和调度，为跨硬件平台的高效部署提供了灵活性和可扩展性。