大模型量化技术对比：AWQ vs GPTQ

随着Claude4、DeepSeek V3等大语言模型的爆发式发展，模型参数规模已经达到千亿甚至万亿级别。这些"巨无霸"模型虽然性能强大，但也带来了巨大的计算和存储挑战。一个70B参数的模型，仅权重就需要约140GB的显存，这让大多数企业和个人用户望而却步。

量化技术的出现，为解决这一难题提供了有效路径。通过将模型权重从32位浮点数压缩到4位或8位整数，可以大幅降低存储需求和计算成本，同时尽可能保持模型性能。

什么是模型量化？

模型量化本质上是一种数据压缩技术，将神经网络中的权重和激活值从高精度数值（如32位浮点数）转换为低精度数值（如8位或4位整数）。 这个过程类似于将高清图片压缩为较低分辨率的图片——虽然会损失一些细节，但可以大幅减少存储空间。

量化的核心挑战在于：如何在最大程度压缩模型的同时，尽可能保持模型的推理性能？ 这就需要巧妙的算法设计。

量化技术的实际价值

对于企业而言，量化技术带来的收益是实实在在的：

成本降低：一个经过4位量化的70B模型，显存需求从140GB降至35GB左右，这意味着从需要4张A100（每张80GB显存）降至单卡即可运行，硬件成本直接降低75%。

部署便利：量化后的模型可以在消费级GPU甚至CPU上运行，大大降低了部署门槛。

推理加速：整数运算通常比浮点运算更快，特别是在专用硬件上。

主流量化算法概览

目前业界主要的量化算法包括：

•PTQ（Post-Training Quantization）：训练后量化，简单直接但精度损失较大

•QAT（Quantization-Aware Training）：量化感知训练，精度更高但需要重新训练

•GPTQ：专为GPT类模型设计的后训练量化方法

•AWQ：基于激活感知的权重量化方法

•SmoothQuant：通过平滑技术减少激活值量化难度

其中，GPTQ和AWQ是当前最受关注的两种高效量化技术。

GPTQ：精密的逐层量化工艺

GPTQ（Generative Pre-trained Transformer Quantization）是专门为GPT类模型设计的量化算法，其核心理念是"边量化边补偿"。

GPTQ：精密的逐层量化工艺

技术原理

Tip

GPTQ采用逐层、逐块的量化策略。想象一个精密的工匠在雕琢艺术品，每当他雕琢掉一小块材料（量化一个权重）时，都会立即调整周围的材料（更新其他权重），确保整体的协调性。

具体来说，GPTQ利用**二阶信息（Hessian矩阵的逆）**来指导量化过程：

1.逐层处理：依次处理模型的每一层

2.分块量化：将权重矩阵分成小块，每次处理一块

3.误差补偿：量化某个权重后，立即计算引入的误差，并更新同块内其他未量化权重来补偿这个误差

4.迭代优化：重复这个过程直到整块权重都被量化

关键技术点

•Hessian逆矩阵：用于计算权重对模型输出的敏感度

•块式处理：通常以128列为一块进行处理

•误差传播公式：

•量化顺序优化：优先量化影响较小的权重

优势与适用场景

GPTQ在极低位数量化（如4位）下仍能保持良好性能，特别适合：

• 需要极致压缩比的场景

• 显存严重受限的环境

• 对推理速度要求不是最高的应用

AWQ：智能的重要权重保护策略

AWQ（Activation-aware Weight Quantization）采用了完全不同的思路，其核心理念是"保护重要权重"。

                                                          awq_structure

技术原理

AWQ观察到一个关键现象：并非所有权重都同等重要。那些经常与大幅度激活值相乘的权重（称为显著权重）对模型性能影响更大。

Tip

AWQ的策略可以比作企业裁员时的"关键人才保护"：在整体"降薪"（量化）之前，先给关键员工（重要权重）"升职"（放大），然后统一"降薪"，最后在实际工作中对这些员工的"工作量"（激活值）进行相应调整。

算法流程

1.激活值分析：运行少量校准数据，分析激活值分布

2.显著权重识别：找出权重值大且经常与大激活值相乘的通道

3.缩放因子计算：为每个通道计算保护性缩放因子

4.权重放大：

5.统一量化：对放大后的权重进行量化

6.激活值补偿：推理时激活值除以相同的缩放因子

关键技术点

•通道级缩放：每个输出通道使用独立的缩放因子

•激活感知：基于真实数据的激活值分布进行优化

•数值稳定性：通过Mixed-precision保持计算精度

•硬件友好：针对GPU等并行计算硬件优化

优势与适用场景

AWQ在保持模型性能的同时实现高效推理，特别适合：

• 对推理速度要求较高的生产环境

• 需要在移动设备上部署的场景

• 多模态模型的量化需求

技术对比分析

实际应用场景建议

选择GPTQ的场景

高精度要求：当对模型输出质量要求极高，特别是在文本生成、代码生成等任务中。

充足计算资源：有足够的GPU资源进行量化，且不急于快速部署。

专业模型优化：对特定的GPT类模型进行深度优化。

选择AWQ的场景

快速部署需求：需要在短时间内完成模型量化和部署。

多样化模型支持：需要对多种不同架构的模型进行量化。

边缘计算部署：在移动设备、嵌入式设备上部署模型。

资源受限环境：量化环境的计算和存储资源有限。

工程实践要点

GPTQ实践建议

校准数据选择：选择与目标任务相关的高质量校准数据，数据量通常在128-1024个样本。

分块大小调优：根据GPU显存大小调整block size，平衡速度和精度。

量化顺序策略：对于特定任务，可以尝试不同的量化顺序以获得最佳效果。

AWQ实践建议

激活统计充分性：确保校准数据能够充分反映模型在实际使用中的激活分布。

缩放因子调优：根据具体任务调整缩放策略，找到精度和效率的最佳平衡点。

硬件适配优化：针对目标推理硬件进行专门的优化配置。

未来发展趋势

量化技术正朝着更加智能和自适应的方向发展：

•自适应量化：根据不同层的特性自动选择最优量化策略

•混合精度量化：在同一模型中使用多种量化位数

•硬件协同设计：量化算法与专用芯片深度结合

•端到端优化：从训练到部署的全流程量化优化

新兴挑战

超大规模模型：面对万亿参数规模的模型，现有量化技术需要进一步优化。

多模态融合：在视觉-语言等多模态模型中的量化策略需要专门设计。

动态量化：支持在推理过程中动态调整量化精度。

结语

AWQ和GPTQ代表了当前大模型量化技术的先进水平，它们各有特色，适用于不同的应用场景。GPTQ如同精密的工匠，通过数学上的严谨推导实现高精度量化；AWQ则像聪明的资源分配者，通过保护关键权重实现效率与精度的平衡。

对于企业和开发者而言，选择合适的量化技术需要综合考虑业务需求、计算资源、部署环境等多个因素。无论选择哪种技术，量化都将是推动大模型普及应用的重要推手，让更多的企业和开发者能够以可承受的成本享受到人工智能技术的红利。

本文转载自 ​​​​​​萤火AI百宝箱​​​​​​​，作者： 萤火AI百宝箱