InferLLM 框架中 ARM 优化模块的 quantize.h 分析

quantize.h 文件是 InferLLM 框架中 ARM 优化模块的量化计算部分，它实现了浮点数与整数量化格式之间的转换函数。这些函数在大语言模型推理中起着关键作用，可以减少内存占用和计算量，提高推理性能。

1. 文件结构概述

#pragma once

#include <assert.h>
#include "arm_neon.h"

#include "core/tensor.h"
#include "kern/kernel_define.h"
#include "kern/naive/naive.h"

namespace inferllm {
namespace opt {
    // 量化和反量化函数
}  // namespace opt
}  // namespace inferllm

该文件包含了必要的头文件，其中 arm_neon.h 是 ARM NEON 指令集的头文件，提供了 NEON 指令集的内联函数。所有函数都定义在 inferllm::opt 命名空间中。

2. 量化数据结构

在分析具体函数之前，需要了解量化数据的存储结构。根据代码中的使用，可以推断出以下数据结构：

// 4位整数量化块，每个块存储32个4位整数和一个缩放因子
struct BlockQ40 {
    float d;       // 缩放因子
    uint8_t qs[16]; // 存储32个4位整数，每个字节存储2个4位整数
};

// 8位整数量化块，每个块存储32个8位整数和一个缩放因子
struct BlockQ80 {
    float d;       // 缩放因子
    int8_t qs[32]; // 存储32个8位整数
};

这些数据结构定义了量化数据的存储格式，每个块包含一个缩放因子和多个量化整数。

3. 4位整数量化函数

inline void quantize_row_q4_0(const float* __restrict x, void* __restrict vy, int k) {
    const int nb = k / QK40;

    BlockQ40* __restrict y = static_cast<BlockQ40*>(vy);
    for (int i = 0; i < nb; i++) {
        float32x4_t srcv[8];
        float32x4_t asrcv[8];
        float32x4_t amaxv[8];

        // 加载32个浮点数到8个向量寄存器
        for (int l = 0; l < 8; l++)
            srcv[l] = vld1q_f32(x + i * 32 + 4 * l);
        
        // 计算绝对值
        for (int l = 0; l < 8; l++)
            asrcv[l] = vabsq_f32(srcv[l]);

        // 找到最大绝对值
        for (int l = 0; l < 4; l++)
            amaxv[2 * l] = vmaxq_f32(asrcv[2 * l], asrcv[2 * l + 1]);
        for (int l = 0; l < 2; l++)
            amaxv[4 * l] = vmaxq_f32(amaxv[4 * l], amaxv[4 * l + 2]);
        for (int l = 0; l < 1; l++)
            amaxv[8 * l] = vmaxq_f32(amaxv[8 * l], amaxv[8 * l + 4]);

        const float amax = vmaxvq_f32(amaxv[0]);

        // 计算缩放因子
        const float d = amax / ((1 << 3) - 1);
        const float id = d ? 1.0f / d : 0.0f;

        y[i].d = d;

        // 量化32个浮点数为32个4位整数
        for (int l = 0; l < 8; l++) {
            const float32x4_t v = vmulq_n_f32(srcv[l], id);
            const float32x4_t vf = vaddq_f32(v, vdupq_n_f32(8.5f));
            const int32x4_t vi = vcvtq_s32_f32(vf);

            // 将4个32位整数打包为2个8位整数，每个8位整数存储2个4位整数
            y[i].qs[2 * l + 0] = vgetq_lane_s32(vi, 0) | (vgetq_lane_s32(vi, 1) << 4);
            y[i].qs[2 * l + 1] = vgetq_lane_s32(vi, 2) | (vgetq_lane_s32(vi, 3) << 4);
        }
    }
}

这个函数将浮点数量化为4位整数。主要步骤包括：

1. 将输入数据分成多个块，每个块包含32个浮点数
2. 对于每个块，找到最大绝对值
3. 计算缩放因子，使得最大绝对值映射到4位整数的最大值（7）
4. 将每个浮点数除以缩放因子，加上偏移值（8.5），然后转换为整数
5. 将32个整数打包为16个字节，每个字节存储2个4位整数

这个函数使用 NEON 指令集进行向量化计算，提高计算效率。

4. 4位整数反量化函数

inline void dequantize_row_q4_0(const void* __restrict vx, float* __restrict y, int k) {
    assert(k % QK40 == 0);
    const int nb = k / QK40;

    const BlockQ40* __restrict x = static_cast<const BlockQ40*>(vx);
    for (int i = 0; i < nb; i++) {
        const float32x4_t vd = vdupq_n_f32(x[i].d);

        const uint8_t* __restrict pp = x[i].qs;

        for (int l = 0; l < QK40; l += 16) {
            // 加载8个字节，每个字节包含2个4位整数
            const uint8x8_t v8 = vld1_u8(pp + l / 2);

            // 提取4位整数
            const uint8x8_t v0 = vand_u8(v8, vdup_n_u8(0x0f));
            const uint8x8_t v1 = vshr_n_u8(v8, 4);

            // 转换为有符号8位整数
            const int8x8_t vs_0 = vreinterpret_s8_u8(v0);
            const int8x8_t vs_1 = vreinterpret_s8_u8(v1);

            // 减去偏移值8
            const int8x8_t vb_0 = vsub_s8(vs_0, vdup_n_s8(8));
            const int8x8_t vb_1 = vsub_s8(vs_1, vdup_n_s8(8));

            // 交错排列
            const int8x8_t vx_0 = vzip1_s8(vb_0, vb_1);
            const int8x8_t vx_1 = vzip2_s8(vb_0, vb_1);

            const int8x16_t vq = vcombine_s8(vx_0, vx_1);

            // 转换为16位整数
            const int16x8_t vi_0 = vmovl_s8(vget_low_s8(vq));
            const int16x8_t vi_1 = vmovl_s8(vget_high_s8(vq));

            // 转换为32位浮点数
            const float32x4_t vf_0 = vcvtq_f32_s32(vmovl_s16(vget_low_s16(vi_0)));
            const float32x4_t vf_1 = vcvtq_f32_s32(vmovl_s16(vget_high_s16(vi_0)));
            const float32x4_t vf_2 = vcvtq_f32_s32(vmovl_s16(vget_low_s16(vi_1)));
            const float32x4_t vf_3 = vcvtq_f32_s32(vmovl_s16(vget_high_s16(vi_1)));

            // 乘以缩放因子
            const float32x4_t r0 = vmulq_f32(vf_0, vd);
            const float32x4_t r1 = vmulq_f32(vf_1, vd);
            const float32x4_t r2 = vmulq_f32(vf_2, vd);
            const float32x4_t r3 = vmulq_f32(vf_3, vd);

            // 存储结果
            vst1q_f32(y + i * QK40 + l + 0, r0);
            vst1q_f32(y + i * QK40 + l + 4, r1);
            vst1q_f32(y + i * QK40 + l + 8, r2);
            vst1q_f32(y + i * QK40 + l + 12, r3);
        }
    }
}

这个函数将4位整数反量化为浮点数。主要步骤包括：

1. 将输入数据分成多个块，每个块包含32个4位整数
2. 对于每个块，加载缩放因子
3. 将16个字节解包为32个4位整数
4. 减去偏移值（8），转换为有符号整数
5. 将整数转换为浮点数，并乘以缩放因子

这个函数也使用 NEON 指令集进行向量化计算，提高计算效率。

5. 8位整数量化函数

inline void quantize_row_q8_0(const float* __restrict x, void* __restrict vy, int k) {
    assert(k % QK80 == 0);
    BlockQ80* y = static_cast<BlockQ80*>(vy);
    naive::quantize_row_q8_0_reference(x, y, k);
}

这个函数将浮点数量化为8位整数。与4位整数量化函数不同，它直接调用了 naive 模块中的参考实现，没有使用 NEON 指令集优化。这可能是因为8位整数量化的计算相对简单，优化的收益不大，或者是因为这个函数还没有被优化。

6. NEON 指令集优化分析

quantize.h 文件中的函数大量使用了 NEON 指令集进行向量化计算，提高计算效率。主要使用的 NEON 指令包括：

1. 数据加载：使用 vld1q_f32、vld1_u8 等指令加载数据到向量寄存器
2. 数据存储：使用 vst1q_f32 等指令将向量寄存器中的数据存储到内存
3. 算术运算：使用 vmulq_n_f32、vaddq_f32 等指令进行向量算术运算
4. 位运算：使用 vand_u8、vshr_n_u8 等指令进行位运算
5. 类型转换：使用 vreinterpret_s8_u8、vcvtq_s32_f32 等指令进行类型转换
6. 数据重排：使用 vzip1_s8、vzip2_s8 等指令进行数据重排

这些 NEON 指令使得量化和反量化函数可以同时处理多个数据元素，提高计算效率。

7. 量化策略分析

InferLLM 框架使用的量化策略是对称量化，即将浮点数映射到有符号整数范围内，使得0映射到0。具体来说：

1. 4位整数量化：将浮点数映射到[-8, 7]范围内，使用4位存储，每个字节存储2个4位整数
2. 8位整数量化：将浮点数映射到[-128, 127]范围内，使用8位存储

这种量化策略的优点是实现简单，计算效率高；缺点是对于非对称分布的数据，可能会浪费一些表示范围。

8. 与 naive 实现的比较

quantize.h 文件中的函数与 naive 模块中的函数相比，主要区别在于：

1. 向量化实现：quantize_row_q4_0 和 dequantize_row_q4_0 使用 NEON 指令集进行向量化计算，naive 模块使用标量实现
2. 实现复杂度：优化版本的实现更复杂，使用了更多的 NEON 指令和优化技巧
3. 性能差异：优化版本的性能明显优于 naive 版本，特别是在支持 NEON 指令集的 ARM 处理器上

值得注意的是，quantize_row_q8_0 函数直接调用了 naive 模块中的参考实现，没有使用 NEON 指令集优化。这可能是因为8位整数量化的计算相对简单，优化的收益不大，或者是因为这个函数还没有被优化。

9. 未来优化方向

基于当前实现，可以考虑以下优化方向：

1. 优化 quantize_row_q8_0 函数：使用 NEON 指令集优化8位整数量化函数
2. 支持更多量化格式：如3位、2位甚至1位量化，以及非对称量化、组量化等
3. 使用更高级的 NEON 指令：如 ARMv8.2-A 的 DotProd 指令，加速点积计算
4. 使用混合精度计算：在不同的计算阶段使用不同的精度，可以平衡精度和性能。例如，在权重存储时使用4位整数量化，在激活值计算时使用8位整数量化，在累加时使用32位整数，在最终输出时使用浮点数。这种混合精度计算可以在保持精度的同时提高性能。

9.2 非对称量化

当前的量化策略是对称量化，即将浮点数映射到有符号整数范围内，使得0映射到0。对于分布不对称的数据，可以考虑使用非对称量化，即引入一个偏移值，使得量化范围更好地覆盖数据分布。例如：

// 非对称量化
const float min_val = /* 找到最小值 */;
const float max_val = /* 找到最大值 */;
const float scale = (max_val - min_val) / 255.0f;
const float zero_point = -min_val / scale;

// 量化
int8_t q = (int8_t)(x / scale + zero_point);

// 反量化
float x = (q - zero_point) * scale;

9.3 组量化

组量化是将权重分成多个组，每个组使用不同的缩放因子。这种方法可以提高量化精度，特别是对于分布不均匀的权重。例如：

// 组量化，每32个权重为一组
for (int i = 0; i < n; i += 32) {
    float max_val = /* 找到组内最大绝对值 */;
    float scale = max_val / 7.0f;
    
    // 量化组内权重
    for (int j = 0; j < 32; j++) {
        q[i + j] = (int8_t)(x[i + j] / scale);
    }
    
    // 存储缩放因子
    scales[i / 32] = scale;
}

10. 量化对模型精度的影响

量化会导致模型精度下降，但是通过合理的量化策略，可以将精度损失控制在可接受的范围内。InferLLM 框架中使用的4位整数量化和8位整数量化是一种比较激进的量化策略，可能会导致较大的精度损失，特别是对于一些对精度要求较高的任务。

为了减轻量化对模型精度的影响，可以考虑以下方法：

1. 量化感知训练：在训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化带来的精度损失
2. 选择性量化：只量化对精度影响较小的层，保留对精度影响较大的层的浮点表示
3. 混合精度量化：对不同的层使用不同的量化精度，根据层的重要性和敏感性选择合适的量化精度

11. 量化计算在 ARM 平台上的优势

在 ARM 平台上，量化计算有以下优势：

1. 减少内存占用：4位整数量化可以将内存占用减少到浮点数的1/8，8位整数量化可以将内存占用减少到浮点数的1/4
2. 减少内存带宽需求：量化数据占用更少的内存空间，可以减少内存带宽需求，提高缓存命中率
3. 加速计算：整数计算通常比浮点计算更快，特别是在一些低端 ARM 处理器上
4. 支持专用指令：ARMv8.2-A 引入了 SDOT 指令，专门用于加速整数点积计算，可以进一步提高量化计算的性能

这些优势使得量化计算在 ARM 平台上的大语言模型推理中发挥重要作用，特别是在移动设备和嵌入式设备等资源受限的环境中。

12. 与其他量化库的比较

InferLLM 框架中的量化实现与其他量化库（如 TensorFlow Lite、NCNN、MNN 等）相比，有以下特点：

1. 专注于大语言模型：InferLLM 框架专注于大语言模型推理，量化实现针对大语言模型的特点进行了优化
2. 使用 NEON 指令集优化：InferLLM 框架使用 NEON 指令集进行向量化计算，提高计算效率
3. 支持4位整数量化：InferLLM 框架支持4位整数量化，可以进一步减少内存占用和计算量
4. 简单高效：InferLLM 框架的量化实现相对简单，没有复杂的依赖，易于集成和使用

这些特点使得 InferLLM 框架在大语言模型推理方面具有一定的优势，特别是在资源受限的环境中。

总结

InferLLM 框架中的 ARM 优化模块通过 quantize.h 文件实现了浮点数与整数量化格式之间的转换函数。这些函数使用 NEON 指令集进行向量化计算，提高计算效率。量化计算可以减少内存占用和计算量，提高大语言模型推理的性能，特别是在资源受限的环境中。

未来可以考虑优化 quantize_row_q8_0 函数、支持更多量化格式、使用更高级的 NEON 指令和混合精度计算等方向进行优化，进一步提高大语言模型在 ARM 平台上的推理性能。同时，也需要关注量化对模型精度的影响，通过合理的量化策略将精度损失控制在可接受的范围内。