aimet: 一个用于量化和压缩 ML 模型以减少内存占用并提高边缘设备推理速度的工具包

它解决了什么问题

AIMET 减少了已训练机器学习模型的计算负载和内存占用，使其在手机和笔记本电脑等边缘设备上的部署更加快速且高效。它专门解决了在将高精度（32 位浮点数）模型转换为低精度（8 位或 4 位整数）格式时保持模型准确性的挑战。

工作原理

AIMET 提供了一套用于量化和压缩的工具。它支持使用以下方法对 PyTorch 和 ONNX 模型进行操作：

• Post-Training Quantization (PTQ): 使用 Calibration、AdaRound (Adaptive Rounding)、SeqMSE 和 SpinQuant 等技术来优化权重和激活值，而无需进行完整的重新训练。
• Quantization Aware Training (QAT): 将量化模拟集成到训练过程中，以进一步最大限度地减少准确性损失。
• Model Compression: 使用 Spatial SVD (张量分解) 和 Channel Pruning 来移除冗余参数并减少乘累加 (MAC) 操作。
• Data-Free Quantization (DFQ): 允许在不需要原始训练数据的情况下进行量化。

适用人群

需要针对边缘硬件进行深度学习模型优化以实现高性能推理的 ML 工程师和开发人员，特别是那些使用 PyTorch 或 ONNX 框架的人员。

亮点

• 显著的速度提升: 使模型在特定硬件（如 Qualcomm Hexagon DSP）上运行速度比 CPU 快高达 15 倍。
• # 4x 内存减少: 8 位精度模型占用的空间明显少于 32 位模型。
• 自动化优化: 提供 API 来自动化优化过程，减少手动调整的需求。
• 广泛的支持: 支持各种模型类型，包括 CNNs (ResNet, MobileNet) 和循环模型 (RNN, LSTM, GRU)。