モデルの量子化でAIのパフォーマンスを最適化。サイズを縮小し、速度を向上させ、エネルギー効率を改善することで、実世界での展開を実現します。
モデルの量子化は、AIモデルを展開する際の計算コストとメモリコストを削減するために、機械学習で使用される重要な最適化手法である。これは、ニューラルネットワークの重みと活性度を高精度浮動小数点数（32ビット浮動小数点数など）から8ビット整数などの低精度フォーマットに変換することで機能する。この処理により、モデルサイズが大幅に縮小され、推論速度が高速化されるため、リソースに制約のあるデバイスへの展開に最適です。
モデルの量子化の中核となる考え方は、モデル内の数値をより少ないビット数で表現することだ。ほとんどのディープラーニング・モデルは、浮動小数点数を用いてトレーニングされ、動作する。浮動小数点数は精度が高いが、大きな計算能力とメモリを必要とする。量子化は、浮動小数点値の連続的な範囲を、より小さな離散整数値の集合にマッピングすることで、この需要を削減する。これは、画像のカラーパレットを減らすことに例えることができます。細部が失われるかもしれませんが、本質的な情報は残り、ファイルサイズははるかに小さくなります。
モデルの量子化にはいくつかの手法がある。ポストトレーニング量子化は、モデルが完全にトレーニングされた後に適用され、それ以上トレーニングすることなく、重みとアクティベーションをより低い精度に変換します。これは簡単な方法ですが、精度がわずかに低下することがあります。一方、量子化を考慮した学習（QAT）は、量子化プロセスを学習フェーズそのものに組み込む。これによりモデルは学習し、精度の低い制約に適応できるようになり、多くの場合、学習後の量子化と比較して精度が向上する。混合精度トレーニングのような技術も、トレーニングプロセスにおいて精度と効率のバランスをとるために使用することができる。
モデルの量子化には、特にAIモデルを実世界のアプリケーションに展開する上で、いくつかの重要な利点がある：
モデルの量子化は、特にリソースが限られている場合やスピードが重要な場合など、幅広いアプリケーションでAIモデルを展開するために不可欠です。以下にいくつかの例を挙げる：
モデルの量子化とモデルの刈り込みは、どちらもモデル・サイズの縮小と効率の向上を目的としたモデル最適化技術であるが、その動作は異なる。量子化は数値表現の精度を下げ、プルーニングは重要度の低い接続やニューロンを削除することでモデルのパラメータ数を減らす。どちらの手法も、モデルの性能とサイズを最適化するために、単独で、あるいは組み合わせて使用することができます。以下のようなツールがある。 TensorRTや OpenVINOなどのツールは、最適化パイプラインの一部として量子化とプルーニングを組み込んでいることが多い。
要約すると、モデルの量子化は、精度を大きく損なうことなく効率を向上させることで、AIをより利用しやすくし、より幅広いデバイスやアプリケーションに展開できるようにする強力な技術である。
