动态量化：大模型在端侧CPU快速推理方案

主要观点总结

本文介绍了MNN CPU动态量化的相关内容，包括数学表达式、关键计算步骤、使用教程及性能测试结果。

关键观点总结

关键观点1: MNN CPU动态量化的原理

MNN CPU动态量化是一种在运行时对浮点型数据进行量化，以降低模型推理的内存占用和提高运行速度的技术。它通过对权重数据进行8bit量化，然后与8bit或4bit的权重数据做矩阵乘法，并将结果反量化输出。

关键观点2: MNN CPU动态量化的优势

MNN CPU动态量化在Transformer类模型和传统CV模型的推理中都有不错的表现，可以显著提升推理性能和降低运行时内存。此外，动态量化方法相较于浮点模型，算法过程更加简单高效，并且理论上精度更高。

关键观点3: MNN CPU动态量化的使用教程

使用MNN CPU动态量化进行推理需要设置编译宏MNN_LOW_MEMORY，并在推理时设置memory=low。此外，还需要使用config.json文件指定推理时的相关参数，如模型文件、线程数、精度等。

关键观点4: MNN CPU动态量化的性能测试结果

在测试机器小米14（骁龙8Gen3）上，对LLM模型、mobilenetv3、mobilenetv2和resnet50等模型进行了动态量化推理的性能测试。结果显示，动态量化在推理速度上有明显的提升，并且对于不同的模型都有较好的表现。

关键观点5: 团队介绍

介绍大淘宝技术Meta Team及其研究方向，包括端智能、商品三维重建、3D引擎等方面的技术积累，以及在顶级学术会议和期刊上发表的论文。

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