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。

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。

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。

S100

处理器的名称。

BPU 架构和处理器的对应关系

处理器S100S100P
BPUNash-eNash-m
enumMarch.NASH_EMarch.NASH_M