如何选择合适的量化类型？

选择合适的量化类型，核心是匹配业务场景的精度要求、模型任务类型和目标硬件能力，优先遵循“低成本试错”原则——先选简单易操作的量化类型，不满足需求再逐步升级。下面结合量化类型的特性、适用场景和实操判断流程，帮你精准决策。

一、先明确3类核心量化类型的特性对比

量化的核心差异在于数据精度（FP16/INT8）、是否需要校准数据、精度损失与速度收益，这是选型的根本依据。

量化类型	数据精度	是否需要校准数据	精度损失	速度提升	核心优势	实现难度
FP16 浮点量化	16位浮点数	❌ 无需	极小（<1%）	1-2倍	几乎无损精度，适配精度敏感场景	低（一键配置）
INT8 动态量化	8位整数	❌ 无需	轻度（2-3%）	2-3倍	无需校准，适配文本/序列模型	低
INT8 静态量化	8位整数	✅ 需真实业务数据（100-500张）	可控（3-5%，校准充足时）	3-5倍	速度收益最高，边缘设备首选	中（需准备校准数据）

补充：量化感知训练（QAT） 本质是INT8静态量化的进阶版，训练时加入量化节点，精度损失可控制在1%以内，但实现难度高（需重新训练模型），属于“兜底方案”。

精度是量化的“红线”，先划定可接受的精度损失范围，再匹配量化类型：

无损/近无损需求（精度损失≤1%）
- 适用场景：医疗影像分析、工业缺陷检测、金融风险预测等核心场景；
- 首选：FP16量化 → 若速度仍不达标，升级为量化感知训练（QAT）。
轻度损失容忍（精度损失≤5%）
- 适用场景：普通图像分类、智能监控目标检测、客流统计等；
- 首选：INT8静态量化（用充足校准数据）→ 若校准成本高，可选INT8动态量化。
速度优先需求（精度损失可放宽至8%）
- 适用场景：实时视频流分析、低算力设备（单片机/树莓派）部署；
- 首选：INT8静态量化（校准数据可简化）→ 搭配模型轻量化（如剪枝、蒸馏）进一步提速。

不同模型的结构对量化的敏感度不同，需结合任务类型选型：

计算机视觉任务（CNN模型：YOLO/MobileNet/ResNet）
- 特点：卷积层对INT8量化兼容性好，校准后精度损失可控；
- 首选：INT8静态量化 → 精度敏感时换FP16量化。
自然语言/序列任务（Transformer/LSTM/BERT模型）
- 特点：全连接层和注意力层对量化更敏感，静态量化易导致精度暴跌；
- 首选：INT8动态量化（仅量化权重，激活值动态处理）→ 精度不足再试QAT。
回归任务（数值预测：房价/销量预测）
- 特点：对数值精度敏感，INT8量化易放大误差；
- 首选：FP16量化 → 速度不达标时用QAT。

硬件的计算架构决定量化的速度收益，避免“量化后速度提升不明显”：

带专用NPU/GPU的硬件（RK3588/Jetson/骁龙8系）
- 特点：对INT8量化支持度极高，速度收益比FP16高2-3倍；
- 首选：INT8静态量化（用厂商专用工具，如RKNN-Toolkit2/TensorRT）。
纯CPU硬件（树莓派/单片机/x86工控机）
- 特点：INT8量化速度优势明显，FP16提升有限；
- 首选：INT8静态量化（ARM架构用qnnpack配置，x86用fbgemm）。
移动端设备（Android/iOS手机）
- 特点：TensorFlow Lite/ PyTorch Mobile对FP16和INT8都支持；
- 精度敏感选FP16量化，速度优先选INT8静态量化。

INT8静态量化的精度高度依赖校准数据，需判断数据获取难度：

业务场景	模型类型	目标硬件	推荐量化类型	备选方案
工业缺陷检测（精度损失≤1%）	MobileNetV3	RK3588（NPU）	FP16量化	量化感知训练（QAT）
智能监控目标检测（精度损失≤5%）	YOLOv8n	树莓派4B（CPU）	INT8静态量化	INT8动态量化
文本分类（精度损失≤3%）	BERT-Tiny	安卓手机	INT8动态量化	QAT
实时视频流分析（速度优先）	YOLOv8n	单片机	INT8静态量化（简化校准）	模型剪枝+INT8量化
医疗影像分割（无损需求）	U-Net	Jetson Orin	FP16量化	QAT