在上一章 张量 (ggml_tensor) 中，我们了解了 ggml 是如何使用张量来表示数据的。我们知道，一个张量可以存储标准的 32 位浮点数（F32）。对于一个拥有 70 亿参数的大型语言模型（LLM），如果每个参数都是一个 F32 数字，那将需要 70亿 * 4字节/参数 ≈ 28GB 的内存！这对于大多数笔记本电脑甚至一些台式机来说都是一个巨大的挑战。
那么，我们有没有办法在不严重影响模型性能的情况下，让模型"瘦身"呢？答案是肯定的，而这正是本章的主角------量化 (Quantization)。
什么是量化？
核心思想：量化是一种信息压缩技术，它通过降低数字的精度来减小模型大小和计算量。
让我们用一个生动的比喻来理解它。想象一下：
- 32位浮点数 (
F32) 就像一张专业相机拍摄的 RAW 格式高清照片。它保留了所有细节，色彩丰富，但文件巨大。 - 4位整数 (
Q4) 就像一张经过精心压缩的 JPEG 图片。虽然丢失了一些肉眼难以察觉的细节，但它的画质依然非常清晰，并且文件大小只有原来的几分之一。
量化做的就是类似的事情：它将模型中表示权重的高精度 F32 数字（占用32位）转换为低精度的整数，比如 4 位或 8 位。这个过程会带来三大好处：
- 更小的模型体积 ：模型文件在硬盘上占用的空间大大减小。一个 28 GB 的
F32模型，在 4 位量化后，大约只需要28 / (32/4) = 3.5 GB！ - 更低的内存占用：加载和运行模型所需的 RAM 或 VRAM 大幅降低，使得在消费级硬件（如你的笔记本电脑或手机）上运行大型模型成为可能。
- 更快的计算速度：许多现代 CPU 对整数运算的优化比浮点数运算更好，尤其是在没有高端 GPU 的情况下。使用整数进行计算可以显著提速。
ggml 的核心魅力之一就在于其强大而灵活的量化支持，这也是 llama.cpp 等项目能够在各种设备上高效运行的秘密武器。
ggml 如何实现量化？
你可能会问："把一个像 3.1415926 这样的高精度浮点数变成一个只有 16 个可能取值（-8 到 7）的 4 位整数，难道不会丢失太多信息导致模型变傻吗？"
这是一个非常好的问题！ggml 采用了一种聪明的策略，叫做块量化 (Block Quantization) 。它不是孤立地转换每一个数字，而是将张量中的数字分成小组（称为"块"，例如每块 32 个数字），然后为每个块单独进行量化。
这个过程有点像给每个小组配备一个"翻译工具包"，这个工具包里主要有两样东西：
- 缩放因子 (Scale) ：一个高精度的浮点数（通常是
F16）。它像一个放大镜，负责将块内原始F32数值的范围调整到一个适合低精度整数表示的范围。 - 量化后的整数 ：块内每个
F32数值在经过缩放后，四舍五入到最近的低位整数（例如 4 位整数）。
让我们通过一个简化的图示来看看这个过程：
例如: d = max(abs(x)) / 7"] P2[" 对每个数字应用缩放并四舍五入
例如: q = round(x / d)"] end subgraph result["量化后数据块"] S["缩放因子 (F16)
例如: 0.45"] Q["4位整数
[7, -4, 2, ...]"] end A -- "量化" --> P1 B -- "量化" --> P1 C -- "量化" --> P1 P1 --> P2 P2 -- "产出" --> S P2 -- "产出" --> Q
反量化（Dequantization） 则是这个过程的逆操作。当需要进行计算时（比如矩阵乘法），ggml 会使用缩放因子将这些 4 位整数"复原"成近似的浮点数（通常是 F16），然后再进行计算。
原始值 ≈ 量化整数 × 缩放因子 3.14 ≈ 7 × 0.45
通过为每个小块存储一个高精度的缩放因子，ggml 极大地保留了原始数值的动态范围，从而将精度损失控制在可接受的范围内。
ggml 的量化方案"大家族"
随着技术的发展，ggml 社区发明了多种量化方案，以在模型性能和资源消耗之间取得不同的平衡。你会在 GGUF 模型文件中看到类似 Q4_K_M, Q8_0, IQ2_XXS 这样的名字。作为初学者，你不需要了解它们的全部细节，但知道一些基本命名规则会很有帮助：
- Q：代表"Quantized"（已量化）。
- 数字 (2, 3, 4, 5, 6, 8)：通常表示每个权重所占用的平均比特数。数字越小，压缩率越高，但潜在的精度损失也越大。
- 后缀 (_0, _1, _K, _S, _M) ：表示具体的量化策略。
_0和_1是早期的方案。_K代表一种更现代、更复杂的"超级块"（Super-block）结构。它通常能在相同的比特率下提供比旧方案更好的性能，是目前非常流行的选择。IQ代表"Incredibly Quantized"，是一些追求极致压缩率的先进方案。
对于大多数用途，Q4_K_M 或 Q5_K_M 在性能和大小之间取得了很好的平衡。
深入幕后：量化相关的函数
ggml 提供了一套函数来执行量化操作。通常，这些操作是在转换模型格式时（例如，从 PyTorch 格式转换为 GGUF 格式）一次性完成的，而不是在每次模型推理时都进行。
让我们看看 ggml 是如何将一个 F32 张量转换为量化张量的。
c
#include "ggml.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> // for malloc/free
// ... 假设我们有一些浮点数据 ...
#define N_ELEMENTS 256
float * my_f32_data = (float *) malloc(sizeof(float) * N_ELEMENTS);
// ... 用一些随机数据填充 my_f32_data ...
// 1. 选择量化类型
enum ggml_type q_type = GGML_TYPE_Q8_0; // 我们选择 8-bit 量化
// 2. 确定量化后需要多少内存
size_t q_data_size = ggml_row_size(q_type, N_ELEMENTS);
void * my_q8_data = malloc(q_data_size);
// 3. 执行量化
// 这个函数会处理所有块和缩放因子的计算
ggml_quantize_chunk(
q_type, // 目标量化类型
my_f32_data, // 源 F32 数据
my_q8_data, // 目标内存地址
0, // 起始元素索引
1, // 行数 (我们这里是扁平数组)
N_ELEMENTS, // 每行的元素数量
NULL // 重要性矩阵(imatrix)，高级用法，通常为NULL
);
printf("原始 F32 数据大小: %zu 字节\n", sizeof(float) * N_ELEMENTS);
printf("量化后 Q8_0 数据大小: %zu 字节\n", q_data_size);
// ... 使用 my_q8_data ...
free(my_f32_data);
free(my_q8_data);代码解释： 上面这段代码模拟了模型转换工具中的核心步骤。
- 我们从一堆
F32数据开始。 - 我们调用
ggml_quantize_chunk，告诉它我们想要转换成GGML_TYPE_Q8_0。 ggml内部会根据Q8_0的规则（比如每 32 个元素一个块）来处理my_f32_data，计算每个块的缩放因子，并将量化后的数据写入my_q8_data。
内部调用流程
当你调用 ggml_quantize_chunk 时，ggml 内部会为你选择正确的量化函数。
专用函数指针 from_float ggml->>Quants: 调用 quantize_row_q4_K(...) Quants->>Quants: 遍历数据, 按块处理 Quants->>Quants: 计算缩放因子和量化值 Quants-->>ggml: 返回量化后的数据 ggml-->>UserApp: 量化完成
正如你在 ggml-quants.h 和 ggml-cpu/quants.c 等文件中看到的，ggml 为每种量化类型都提供了专门的实现：
quantize_row_q4_0_ref()quantize_row_q8_0_ref()quantize_row_q4_K_ref()- ... 等等
同样，当 ggml 需要对量化张量进行计算时（例如，两个量化矩阵相乘），它也会调用高度优化的、特定于类型的计算函数（例如 ggml_vec_dot_q4_K_q8_K），这些函数知道如何高效地处理量化数据。
总结
在本章中，我们揭开了 ggml 高效运行大型模型的关键魔法------量化。
- 量化是一种压缩技术，通过降低数值精度来减小模型尺寸和内存占用，并加速计算。
ggml使用块量化 策略，为每组数据存储一个缩放因子，以最小化精度损失。ggml支持多种量化方案（如Q4_K_M,Q8_0），提供了在模型性能和资源消耗之间的多种选择。- 我们了解了
ggml_quantize_chunk是将F32数据转换为量化格式的核心 API 函数。
现在我们已经掌握了 ggml 中数据的两种形态：高精度的张量 (ggml_tensor)和经过压缩的量化张量。但是，所有这些张量都需要在内存中进行创建和管理。我们如何才能有序地分配和组织这些张量的内存呢？