检测项目

1.精度保持度测试：量化前后模型在验证集上的准确率、召回率、F1值等指标对比分析。

2.推理速度测试：量化后单批次推理时间、每秒处理帧数以及延迟指标测量。

3.资源消耗测试：模型量化后内存占用、显存使用量以及CPU/GPU利用率评估。

4.鲁棒性测试：在噪声输入、数据偏移等条件下量化模型的稳定性表现。

5.量化敏感层分析：识别模型中对量化最敏感的网络层及参数分布特征。

6.混合精度测试：不同位宽混合量化策略下的性能与精度平衡验证。

7.跨硬件兼容性测试：量化模型在多种计算平台上的部署兼容与性能一致性。

8.端到端延迟测试：从输入预处理到输出后处理的完整推理链路时间评估。

9.功耗效率测试：量化模型在移动或嵌入式设备上的实际功耗水平测量。

10.泛化能力测试：量化后模型在新数据集或未知场景下的适应性能。

11.数值稳定性测试：量化过程中溢出、舍入误差及梯度消失等数值问题检测。

12.任务特定指标测试：针对分类、检测、分割等不同任务的专用评价指标验证。

检测范围

图像分类模型、目标检测模型、语义分割模型、自然语言处理模型、语音识别模型、推荐系统模型、生成对抗网络模型、 Transformer架构模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型、轻量化移动端模型、多模态融合模型、时序预测模型、强化学习策略模型、异常检测模型

检测设备

1.高性能计算服务器：用于大规模模型量化训练与基准性能测试，支持多核并行计算。

2.边缘计算开发板：模拟实际部署环境，评估量化模型在低功耗设备上的运行表现。

3.图形处理器平台：加速量化推理过程，测试不同精度下的并行计算效率。

4.移动设备测试终端：验证量化模型在智能手机或平板上的实际运行效果。

5.嵌入式系统模块：针对物联网设备进行功耗与实时性量化测试。

6.专用神经网络加速器：模拟硬件加速环境，评估量化模型的硬件适配性能。

7.精度分析工作站：进行浮点与定点数据对比，量化误差来源定位。

8.多平台兼容测试环境：支持不同操作系统与架构的跨平台部署验证。

9.功耗监测仪器：实时记录量化模型运行时的能耗数据。

10.性能基准测试系统：自动化执行多轮测试并生成量化前后对比报告。