量化（Quantization）是一种在计算机科学和深度
学习中广泛应用的技术，其基本目标是通过减少模型中数值表示的位宽来降低计算和存储成本。简单来说，量化就是将高精度（通常是浮点数）转换为低精度（通常是定点数）表示，同时尽量保持模型的性能和准确性。量化通常用于深度
学习模型（尤其是大模型）中，以减小模型的存储空间和提高推理速度。量化不仅可以减少模型的内存占用，还能提高硬件的计算效率，尤其是在低功耗设备（如移动端、嵌入式系统、边缘计算设备）上。范围选择：确定量化数据的最小值和最大值，从而决定数据的量化范围。
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