Rspress

# #术语约定

## #Float 模型 / 浮点模型

符合量化感知训练要求的浮点模型。

## #Calibration

使用校准数据得到量化参数的过程。

## #Calibration 模型

Calibration 之后得到的伪量化模型。

## #QAT / 量化感知训练

量化感知的训练，是将训练过的模型量化后又再进行重训练。由于定点数值无法用于反向梯度计算，实际操作过程是在某些OP前插入伪量化节点（fake quantization nodes），用于在训练时获取流经该OP的数据的截断值，便于在部署量化模型时对节点进行量化时进行使用。 我们需要在训练中通过不断优化精度来获取最佳的量化参数。由于它需要对模型进行训练，因此对操作人员技术要求较高。

## #QAT 模型

量化感知训练之后得到的伪量化模型。

## #伪量化

将浮点数据先量化，再反量化的过程，在网络模型中一般通过伪量化节点实现。

## #伪量化模型

带有伪量化节点的模型，一般通过 Calibration 或者 QAT 得到。

## #Quantized 模型 / 定点模型 / 量化模型

通过参数转换把伪量化模型中的浮点参数转换成定点参数，并且把浮点算子转换成定点算子，该转换后的模型称为 Quantized 模型 / 定点模型 / 量化模型。

## #Hbir 模型

以部署为目的导出的模型，一般由 QAT 模型导出，可用于精度仿真和编译上板。

## #Nash

BPU 架构的名称。

## #BPU 架构和处理器的对应关系

处理器 | S100 | S100P | S600
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BPU 架构 | Nash-e | Nash-m | Nash-p
march string | nash-e | nash-m | nash-p

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