搜索语义模型的大规模量化实践

作者 | 把酒问青天

导读

经过近几年的技术演进，语义模型在百度搜索场景中被广泛地应用，消耗了大量的GPU资源，模型压缩技术也随之得到大量研究和实践。通过兼顾推理性能、业务效果和迭代效率的优化目标，我们成功地将INT8量化技术大面积地应用到了搜索场景中，极大地提高了资源效能。此外，目前大模型正在被研究和应用，算力资源已经成为瓶颈，如何以更低的成本进行落地是一个非常热点的问题。基于对模型压缩技术的实践和积累，我们能够更好地助力大模型的探索和应用。

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01 搜索语义模型现状

ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration是百度在2019年4月的时候，基于BERT模型做的进一步优化，在中文的NLP任务上得到了state-of-the-art的结果。

近年来，ERNIE 1.0/2.0/3.0等语义模型在搜索各个重点业务场景下得到了广泛应用，包括相关性、排序等多个子方向，消耗了大量GPU资源。每个业务方向一般由多个模型组成链路来完成最终计算，整体搜索业务所涉及的模型数量多、迭代快。目前，线上全流量模型超过几百个，月级迭代近百次。语义模型的大量应用对搜索产生了巨大影响，相关业务指标对模型精度的变化非常敏感。总的来说，在模型压缩技术的工程实践中，推理性能、业务指标和迭代效率三者的优化目标应当统一考虑：

1、推理性能：采用INT8量化，ERNIE模型的性能加速平均达25%以上。其主要影响因素包含输入数据量大小（batch size、sequence length等）、隐藏节点数、非标准网络结构与算子融合优化。

2、业务指标：以某相关性场景下的ERNIE模型为例，模型输出在数值上的diff率不超过1%，在离线测试集上的评价指标达到几乎无损。

3、迭代效率：离线量化达小时级，流水线式快速产出量化模型，不阻塞模型全生命周期的相关环节（如模型多版本迭代、小流量实验、全量化推全等）。

02 模型量化简述

简而言之，模型量化就是将高精度存储（运算）转换为低精度存储（运算）的一种模型压缩技术。优势如下：

• 更少的存储开销与带宽需求：如每层权重量化后，32位比特压缩到8比特甚至更低比特，模型占用空间变小；内存访问带宽的压力自然也会变小。
• 更快的计算速度：单位时间内执行整型计算指令比浮点计算指令更多；另，英伟达安培架构芯片还有专用INT8 Tensor core。

如果我们从不同的技术角度来看待它，那么：

• 从映射函数是否是线性，分为线性和非线性。非线性量化计算较为复杂，一般主要研究线性量化，其公式如下：
  Q = clip(round(R/S) + Z)，其中R: high precision float number，Q：quantized integer number，s：scale，z：zero point。
• 从零点对应位置区分，线性量化又分为对称和非对称。

△1：对称与非对称量化

以矩阵乘为例，计算公式如下：