量化壓縮比 使用指南

量化壓縮比估算器，輸入模型量化前後精度(如 FP32→INT8)估算引數量與視訊記憶體壓縮比，輔助端側部署最佳化。

計算公式與原理

壓縮比 = 原位數 / 目標位數；模型大小(MB) ≈ 引數量 × 位數 / 8 / 1024²

量化通過降低權重數值精度（FP32→INT8 即 4:1）直接縮小體積與頻寬需求，算力受限場景收益明顯。但精度損失會體現在指標上，對異常值敏感的模型需做量化感知訓練或逐通道校準。

使用步驟

1. 填寫「引數量(百萬)」。
2. 填寫「原位元組/參」。
3. 填寫「量化位元組/參」。
4. 結果區會即時更新；可一鍵複製結果用於記錄或彙報。

典型使用場景

• 壓縮比=量化前位數/量化後位數，如 FP32(32bit)→INT8(8bit) 理論壓縮 4×。
• 實際視訊記憶體節省還需扣減反量化層與啟用的精度開銷，常略低於理論值。
• 量化分訓練後(PTQ)與量化感知訓練(QAT)，後者精度損失更小。

算例參考

• FP32→INT8：7B 模型 FP16 權重≈14GB，量化 INT8≈3.5GB(約 4× 壓縮)，可在消費級顯示卡部署；若進一步 INT4≈1.75GB 但精度損失更明顯，需實測可接受度。

注意事項

結果為按上述公式得到的理論估算值，實際表現受資料分佈、實現細節與執行環境影響，落地決策請以實測為準；本工具純前端執行，輸入不上傳伺服器。

量化一定會掉精度嗎？

會損失一定精度，但 PTQ+校準或 QAT 可把損失壓到很小；小模型/低位元(INT4)損失更大，需以下游任務指標驗證。

壓縮比和推理速度是一回事？

相關但不等價。低位元省視訊記憶體、提升訪存頻寬利用率，常提速；但是否真正加速還取決於硬體對低位元運算元與反量化的支援。