per-token、per-channel 和 per-tensor 量化的区别。这三种是模型量化中常见的不同粒度策略，主要区别在于它们应用量化的维度不同。以下是它们的详细对比：
1. 定义与核心区别
| 量化类型 | 量化维度 | 主要应用对象 | 计算粒度 | 典型场景 |
|---|---|---|---|---|
| Per-Tensor | 整个张量 | 权重/激活 | 所有数据共享一组 (scale, zero_point) | 简单硬件支持（如早期移动端） |
| Per-Channel | 张量的每个通道 | 权重（如卷积/线性层） | 每个通道独立量化 | 卷积神经网络（CNN） |
| Per-Token | 输入序列的每个token | 激活（如Transformer层） | 每个token位置独立量化 | Transformer/NLP模型 |
2. 详细说明
(1) Per-Tensor 量化
- 定义：
整个张量（tensor）使用同一组量化参数（scale和zero-point），是最粗粒度的量化方式。- 例如：一个
[B, C, H, W]的权重张量，所有元素共用一组参数。
- 例如：一个
- 优点：
- 计算简单，硬件兼容性好（几乎所有设备支持）。
- 缺点：
- 若张量内数据分布差异大（如某些通道值范围远大于其他通道），量化误差显著。
- 用途：
- 早期移动端模型（如TensorFlow Lite的默认选项）。
(2) Per-Channel 量化
- 定义：
对张量的每个通道（channel）独立量化，常见于权重张量。- 例如：卷积权重
[out_c, in_c, kH, kW]，每个输出通道（out_c）有独立的(scale, zero_point)。
- 例如：卷积权重
- 优点：
- 适应不同通道的数据分布，显著减少量化误差（尤其对CNN）。
- 缺点：
- 需要存储更多量化参数（每通道一组）。
- 部分低端硬件不支持（需特定加速器）。
- 用途：
- 卷积层（如PyTorch的
torch.quantize_per_channel）。
- 卷积层（如PyTorch的
(3) Per-Token 量化
- 定义：
对输入序列的每个token（或时间步）独立量化，主要用于动态量化的激活值。- 例如：Transformer输入
[batch, seq_len, hidden_dim]，每个seq_len位置独立计算量化参数。
- 例如：Transformer输入
- 优点：
- 适应输入数据的动态变化（如不同token的激活范围差异大）。
- 缺点：
- 实时计算开销大（推理时需动态计算每token的参数量化）。
- 用途：
- Transformer激活值（如LLM推理时的INT8量化）。
3. 关键对比总结
| 特性 | Per-Tensor | Per-Channel | Per-Token |
|---|---|---|---|
| 粒度 | 整个张量 | 每个通道 | 每个token |
| 适用对象 | 权重/激活 | 权重（静态） | 激活（动态） |
| 硬件支持 | 广泛支持 | 需专用支持 | 依赖框架优化 |
| 计算开销 | 低 | 中 | 高 |
| 典型误差 | 高 | 低 | 极低 |
4. 组合使用示例
实际部署中，这三种量化常结合使用：
- 权重：Per-channel静态量化（减少通道间分布差异）。
- 激活：Per-token动态量化（适应输入变化）。
- 兼容性：Per-tensor作为保底方案（老旧硬件）。
例如，在LLM（大语言模型）中：
- 线性层权重用 per-channel INT8量化。
- 注意力层的激活用 per-token INT8动态量化。
- 若硬件限制，回退到 per-tensor。
5. 选择建议
- 追求精度：Per-channel（权重） + Per-token（激活）。
- 追求速度：Per-tensor（兼容性优先）。
- 平衡方案：Per-group量化（折中粒度）。
通过合理选择量化粒度，可以在模型大小、推理速度和精度之间取得最佳平衡。
