n_inc,k_inc,&C(m_count,n_count),LDC); } 2 Tiled Vectorized Parallelized Cache Blocked Quantization SW Pipelined Compilers cannot divine this 5#include #include #include "benchmark n_inc,k_inc,&C(m_count,n_count),LDC); } 2 Tiled Vectorized Parallelized Cache Blocked Quantization SW Pipelined Compilers cannot divine this …and hardware is evolving 6int x = 4; callee(x);

模型可以直接 使用训练后量化（Post-training Quantization，PTQ），而不产生过大的精度损失。 在这一基础上，我们分析了各层的量化敏感性，将部分敏感层以更高精度运算，进 一步提升了模型的精度。另外，我们同时发布了针对 2.0 版本的基于逐通道蒸馏 的 量 化 感 知 训 练 方 案 （Quantization-aware Training，QAT）， 并 结 合 图 优 广泛的应用。通过 量化（Quantization）提升推理速度是实际工业应用中的基本操作，但由于 YOLOv6 系列模型采用了大量的重参数化模块，如何针对 YOLOv6 进行高效和高精度的 量化成为一个亟待解决的问题。本文旨在解决 YOLOv6 量化方面的难题，并以 YOLOv6s 模型为例，从训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化 感知训 感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）两个方面进行分析，探索出了一 条切实可行的量化方案。 YOLOv6 采用了多分支的重参数化结构 [2]（如图 1A 所示），通过在网络结构层面加 入人工先验可以在训练阶段让模型更好收敛。在推理阶段，多分支可以等价合并为单 路，从而提升运行速度。但现有的训练后量化方法，不能很好应对多分支结构带来的 剧烈变动的数值范围，导致量化后产生严重的精度损失

62 // The input coefficients should already have been multiplied by the 63 // appropriate quantization table. We use fixed-point computation, with the 64 // number of bits for the fractional component // Vertical sampling factor. 34 c uint8 // Component identifier. 35 tq uint8 // Quantization table destination selector. 36 } 37 38 type block [blockSize]int 39 40 66 dhtMarker = 0xc4 // Define Huffman Table. 67 dqtMarker = 0xdb // Define Quantization Table. 68 sosMarker = 0xda // Start Of Scan. 69 driMarker = 0xdd // Define Restart