如何缩减模型的检测时延

1. 模型量化

模型量化是减少模型大小和计算量最直接有效的方法。它将模型参数从浮点数（如32位浮点数）转换为低精度的数据类型（如8位整数）

• 原理：浮点运算比整数运算耗时更多。通过将权重和激活值量化为整数，可以利用专门的整数计算单元，从而大幅提高推理速度
• 优点：
  • 显著减少模型大小，便于部署在移动设备和边缘设备上
  • 大幅降低计算时延，尤其是对于 CPU 和 DSP 等处理器
• 缺点：可能会损失一定的模型精度。不过，在许多应用中，这种精度损失是可以接受的。