性能飞跃！华为开源SINQ AI量化技术：显存占用最高锐减70%，RTX 4090可媲美A100-青云TOP|AI综合资源站|AI学习交流导航平台|AICG创作应用资源中心

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原文作者：IT之家

华为重磅发布：SINQ AI量化技术，为大模型部署带来革命性突破

IT之家 10 月 6 日消息，华为苏黎世计算系统实验室于 9 月 26 日发布了全新的开源量化（Quantization）技术——SINQ（Sinkhorn 归一化量化）。这项技术的发布，旨在显著降低大语言模型（LLM）的显存需求和运行成本，为AI模型的部署和推理带来了新的可能性。

SINQ 的一大亮点是它无需复杂的校准过程，可以直接无缝集成到现有的工作流中。更重要的是，华为已经通过 Apache 2.0 许可证，在 GitHub 和 Hugging Face 上公开了相关代码，这意味着任何组织都可以免费使用、修改和进行商业化部署。

SINQ 的核心优势在于其出色的模型压缩能力。根据官方测试数据，该技术能将不同规模模型的显存占用普遍减少 60% 至 70%。这意味着，过去需要超过 60GB 显存才能顺畅运行的超大型模型，现在或许仅需约 20GB 的显存环境即可部署和运行。

这一突破使得过去依赖企业级 GPU（如 NVIDIA A100 80GB 或 H100）的计算任务，现在仅需一张消费级显卡（如 NVIDIA RTX 4090，售价约 1600 美元）即可完成。对于云端服务提供商和用户而言，这意味着每小时的算力成本也将大幅下降。

SINQ 之所以能实现如此显著的性能飞跃，主要归功于两大技术创新：

双轴采样策略： SINQ 摒弃了传统的单尺度因子量化方法，转而采用“双轴采样”策略。该方法分别为矩阵的行和列设置独立的缩放向量，从而更灵活地分散量化过程中产生的误差，并有效抑制了异常值对模型精度的负面影响。

Sinkhorn 启发式快速归一化： 引入了一种受 Sinkhorn 迭代启发的快速归一化算法。该算法能够高效地平衡矩阵行列的标准差，从而最小化量化过程中出现的“矩阵不平衡”现象，确保量化后的模型精度得到有效保持。

在性能评估阶段，SINQ 的表现全面超越了多种主流的免校准量化方法（如 RTN、HQQ）。在处理 Qwen3、LLaMA 等多种主流模型时，SINQ 在 WikiText2 等标准测试集上显著降低了模型的困惑度（Perplexity），其性能水平已接近甚至达到了需要数据校准的方案级别。

此外，SINQ 的量化速度也令人印象深刻：比 HQQ 快约 2 倍，比 AWQ 快 30 倍以上，这极大地满足了研究和生产环境中对效率的严苛要求。

量化（Quantization）： 这是一种模型压缩技术。其原理是通过降低模型内部数据（如权重参数）的精度来减小模型的体积和显存占用。你可以将其理解为将一张高精度的照片（如浮点数表示）压缩成一张文件更小、但肉眼看起来差别不大的普通照片（如整数表示），从而使模型运行得更快、资源消耗更少。

困惑度（Perplexity）： 这是评估语言模型性能的常用指标。它衡量的是模型对于一段新文本的“惊讶”或“不确定”程度。困惑度越低，表示模型对文本的预测越准确，语言能力也就越强。

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