Per-Group 混合精度量化：将 14B 视频生成模型压缩至 11 GB

作者 ：实验研究团队

日期 ：2026 年 7 月

关键词：模型压缩, 混合精度量化, Per-group quantization, PD bit allocation, 视频生成

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摘要

大规模视频生成模型（如 Wan-Dancer-14B，17.25B 参数）的部署面临严重的显存瓶颈------原始 bf16 需要 34.49 GB，超出消费级 GPU (RTX 4090, 24 GB) 的容量。本文提出一套 per-group(128) scale + PD-guided mixed precision + multi-bit packed storage 的组合量化方案，在 8 个版本的迭代优化中，将模型从 34.49 GB 压缩至 10.93 GB（3.16× 压缩），同时实现 SNR 28.93 dB（相比 uniform per-channel INT4 的 18.82 dB 提升 10.11 dB，噪声降低 10 倍）。我们在真实 SD-v1.5 UNet (859M) 和 Wan-Dancer-14B (17.25B) 上验证了方案的有效性，并提供了完整的 multi-bit packing 实现。

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1. 引言

1.1 动机

Wan-Dancer-14B 是一个基于 DiT (Diffusion Transformer) 架构的音乐-舞蹈视频生成模型，包含 global_model (17.25B 参数, bf16 34.49 GB) 和 local_model (类似规模)。原始设计需要 8×A800 80GB（共 640 GB 显存）进行推理。

我们的目标：设计一套量化方案，使 14B 参数的 DiT 模型能在单消费级 GPU (RTX 4090, 24 GB) 上进行推理。

1.2 挑战

1. 显存：34.49 GB bf16 >> 24 GB GPU
2. 质量：视频生成对量化误差高度敏感（diffusion 48 步迭代放大误差）
3. 效率：量化方案不能引入过多推理开销
4. 兼容性：需要与现有推理 pipeline 兼容

1.3 我们的方案

本文提出 v8 量化方案，核心技术栈：

1. Per-group(128) scale：每 128 个连续权重共享一个 scale（比 per-channel 精细 100×）
2. PD-guided mixed precision：每张量独立分配 3-7 bit（PD 算法搜索最优分配）
3. Multi-bit packed storage：3/4/5/6/7 bit 各自高效打包（2-8 weights/byte）
4. GPU-native forward：packed 权重常驻 GPU，per-block dequantize on-the-fly

1.4 贡献

• 8 个量化版本的完整演进路径（v1→v8，SNR 13.59→28.93 dB）
• Per-group(128) scale + PD mixed precision 的组合首次实现 SNR > 28 dB
• Multi-bit packed storage 的完整实现（支持 3/4/5/6/7 bit）
• 在 17.25B 参数真实模型上的完整验证

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2. 相关工作

2.1 均匀量化

方法	Scale 粒度	典型 SNR	代表工作
Per-tensor	1 个 scale / 整个张量	~13 dB	早期量化
Per-channel	1 个 scale / 输出通道	~19 dB	BitsFusion, GPTQ
Per-group(128)	1 个 scale / 128 元素	~29 dB	本文 v8

2.2 混合精度量化

• BitsFusion Sui et al., 2024：每层 1-4 bit，用 STE-QAT 训练，但 bit allocation 方法未公开
• HAQ Wang et al., 2019：强化学习搜索 bit allocation
• HAWQ Dong et al., 2020：Hessian 感知的 bit allocation
• 本文：PD-based 可微 bit allocation（多项式复杂度，无需 RL/Hessian）

2.3 Packed Storage

格式	支持位宽	特点
GGUF (llama.cpp)	2-8 bit	CPU 推理优化
bitsandbytes NF4	4-bit	GPU kernel 优化
GPTQ packed	4-bit	Hessian 量化
本文 multi-bit packed	3,4,5,6,7 bit	GPU-native dequant

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3. 方法

3.1 Per-Group(128) 对称量化

对于权重张量 W ∈ R^{out × in}，沿最后一维（input dimension）分组：

group_size = 128
w_grouped = w.reshape(out_channels, -1, group_size)  # (out, n_groups, 128)
abs_max = w_grouped.abs().amax(dim=-1) * 1.01  # (out, n_groups)
step = 2 * abs_max / (K - 1)  # K = 2^bit_width
q = round(w_grouped / step.unsqueeze(-1)).clamp(-n_half, n_half)

与 per-channel 的对比：

特性	Per-channel	Per-group(128)
Scale 数量 (in=5120)	5120	5120 × 40 = 204,800
Scale 粒度	每通道一个	每 128 元素一个
存储开销	out × 4 bytes	out × (in/128) × 4 bytes
SNR (INT4, Wan-Dancer)	18.82 dB	~25 dB (预期)

3.2 PD-Guided Mixed Precision Bit Allocation

使用论文一的 PD 算法为每个张量分配最优 bit width。

优化目标（output-error-aware）：

min⁡b1,...,bN∑i=1N∥Wi−Qbi(Wi)∥F2s.t.∑ini⋅bi∑ini=target_BPW\min_{b_1,...,b_N} \sum_{i=1}^{N} \|W_i - Q_{b_i}(W_i)\|_F^2 \quad \text{s.t.} \quad \frac{\sum_i n_i \cdot b_i}{\sum_i n_i} = \text{target\_BPW}b1,...,bNmini=1∑N∥Wi−Qbi(Wi)∥F2s.t.∑ini∑ini⋅bi=target_BPW

PD 搜索算法：

def pd_search(target_bpw, n_iters=500, n_restarts=15):
    for restart in range(n_restarts):
        t_params = randn(N) * 0.5  # 每层一个连续参数
        lagrange = 0.5
        for it in range(n_iters):
            bit_cont = sigmoid(t_params) * (bit_max - bit_min) + bit_min
            temp = max(2.0 * (1 - it/n_iters), 0.05)
            # Soft assignment to discrete bit levels
            weights = softmax(-dist(bit_cont, candidates) / temp)
            smooth_mse = sum(weights * mse_table)
            total_mse = sum(smooth_mse * n_params) / total_params
            bpw = sum(bit_cont * n_params) / total_params
            loss = total_mse + lagrange * (bpw - target) + 1e4 * (bpw - target)^2
            gradient_descent(loss, [t_params, lagrange])
    return round_and_pick_best(t_params)

Wan-Dancer-14B 的 PD 分配结果（target BPW=5.0）：

Bit width	张量数	占比	典型层类型
3 bit	1	0.2%	最鲁棒层
4 bit	111	21.1%	鲁棒层
5 bit	288	54.9%	中间层主力
6 bit	121	23.0%	敏感层
7 bit	4	0.8%	极敏感层

3.3 Multi-Bit Packed Storage

不同 bit width 的权重需要不同的打包方式以最小化存储：

Bit width	Packing 方案	效率	示例
3-bit	8 weights → 3 bytes (24 bits)	3.0 BPW	q0,q1,...,q7 → 3 bytes
4-bit	2 weights → 1 byte (8 bits)	4.0 BPW	q0,q1 → high/low nibble
5-bit	8 weights → 5 bytes (40 bits)	5.0 BPW	q0,...,q7 → 5 bytes
6-bit	4 weights → 3 bytes (24 bits)	6.0 BPW	q0,...,q3 → 3 bytes
7-bit	8 weights → 7 bytes (56 bits)	7.0 BPW	q0,...,q7 → 7 bytes

打包伪代码（以 4-bit 为例）：

def pack_int4(q_u):  # q_u: unsigned quantized values in [0, 15]
    # Pad to even length
    if len(q_u) % 2: q_u = append(q_u, 0)
    # Pack 2 values per byte
    packed = (q_u[0::2] << 4) | q_u[1::2]
    return packed  # uint8 array

def unpack_int4(packed, n_original):
    high = (packed >> 4) & 0x0F
    low = packed & 0x0F
    return interleave(high, low)[:n_original]

存储格式（每个量化张量的 safetensors keys）：

{tensor_name}_packed:   uint8 array (packed quantized values)
{tensor_name}_scales:   float32 array (per-group scales)
{tensor_name}_bw:       int8 scalar (bit width used)
{tensor_name}_nin:      int32 scalar (padded input dimension)

3.4 GPU-Native Dequantize

量化权重以 packed uint8 形式常驻 GPU（11 GB），每 block forward 时在 GPU 上即时 dequantize：

def dequantize_on_gpu(name, shape):
    packed = sd_gpu[name + '_packed']  # already on GPU
    scales = sd_gpu[name + '_scales']
    bw = sd_gpu[name + '_bw']
    n_in_padded = sd_gpu[name + '_nin']
    # Unpack on GPU (vectorized operations)
    q_u = unpack(packed, bw)  # GPU tensor operations
    q = q_u.int() - n_half
    q = q.reshape(out_c, n_groups, 128)
    w = q.float() * scales.reshape(out_c, n_groups, 1)
    return w.reshape(out_c, n_in_padded)[:orig_in].reshape(shape)

关键优势：整个 dequantize 过程在 GPU 上完成，无 PCIe 传输开销。

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4. 实验

4.1 模型与数据

模型	参数量	bf16 大小	测试张量数
SD-v1.5 UNet	859M	1.72 GB	282 (Phase 6)
Wan-Dancer-14B global_model	17.25B	34.49 GB	525

4.2 量化方案演进（v1→v8）

版本	核心技术	BPW	SNR (dB)	Disk (GB)	压缩比	关键改进
bf16 原始	无量化	16.0	∞	34.49	1.00×	-
v1	Per-tensor INT4 + packed	4.0	13.59	8.98	3.84×	基线
v2	PD mixed (失败: 全选 2bit)	2.0	4.24	4.74	7.27×	PD 约束未收敛
v3	Per-channel INT4	4.0	18.82	8.99	3.83×	+5.23 dB vs v1
v4	PD mixed (raw MSE 目标)	3.0	12.18	6.90	5.00×	PD 全选 2/3 bit
v5	PD + activation proxy	3.0	13.56	6.90	5.00×	fan_in proxy 不准
v6	PD + output-error 目标	3.0	12.25	6.97	4.95×	PD 首次胜 uniform 3b
v7	PD + {3,4,5,6} bit + BPW=4	4.05	20.69	9.15	3.77×	PD 胜 v3 uniform 4b
v8	PD + per-group(128) + BPW=5	5.05	28.93	10.93	3.16×	+10.11 dB vs v3

4.3 SNR 详细分析（v8）

10 个采样张量的 SNR：

张量	Bit width	MSE	SNR (dB)
blocks.0.cross_attn.k.weight	5	0.0000006	26.79
blocks.12.cross_attn.v.weight	5	0.0000005	26.70
blocks.16.self_attn.k.weight	5	0.0000010	25.03
blocks.20.cross_attn.k.weight	5	0.0000003	28.15
blocks.24.cross_attn.v.weight	6	0.0000001	35.26
blocks.28.self_attn.k.weight	5	0.0000008	25.11
blocks.32.cross_attn.k.weight	4	0.0000010	23.08
blocks.36.cross_attn.v.weight	6	0.0000001	35.57
blocks.4.self_attn.k.weight	6	0.0000003	31.43
blocks.9.cross_attn.k.weight	6	0.0000002	32.22

平均 SNR: 28.93 dB（范围 23.08-35.57 dB）

4.4 PD Bit Allocation 在不同 BPW 下的表现

Target BPW	PD vs Uniform MSE	搜索时间	Bit 分配分布
1.99	-9.55%	7s	{2: 68, 3: 130, 4: 67, 5: 16, 6: 1}
3.0	-32.68%	6s	{2: 9, 3: 83, 4: 106, 5: 67, 6: 16, 7: 1}
4.0	-60.09%	13s	{2: 1, 3: 11, 4: 99, 5: 184, 6: 140, 7: 19}
5.0	-55.2%	14s	{3: 1, 4: 111, 5: 288, 6: 121, 7: 4}

观察：BPW target 越高，PD 改进越大（更多搜索空间）。

4.5 GPU 显存验证

配置	GPU Peak (GB)	说明
bf16 全模型（理论）	~35	OOM on 4090
v8 packed 全加载	11.83	仅 packed 数据
v8 + embeddings + head	14.03	含模型结构
v8 + 1 block dequantized	16.38	forward 时峰值
v8 + activations (小输入)	16.38	推理可行

4.6 PD 搜索算法的鲁棒性

15 个 random restart 的 PD 搜索结果稳定性（target=4.0 BPW）：

指标	值
所有 restart 的 MSE 范围	0.000008 - 0.000012
最优/最差比	1.5×
平均搜索时间	13s
最优 restart 出现位置	restart 0-5（随机）

PD 搜索在多 restart 下稳定收敛到相近解。

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5. 讨论

5.1 Per-group vs Per-channel

Per-group(128) 相比 per-channel 的优势来源：

1. 更精细的动态范围匹配：同一通道的不同区段可能有不同 magnitude，per-group 能分别适应
2. 量化噪声更均匀分布：每个 group 内的权重更 homogeneous，量化误差更小
3. 与 PD 协同：PD 能更准确评估每张量的量化误差（因为 per-group 的 MSE 更可靠）

5.2 Multi-bit Packing 的工程权衡

因素	低 bit (3-4)	高 bit (6-7)
存储效率	高（2-3 weights/byte）	低（1-1.14 weights/byte）
Dequant 开销	低（简单 unpack）	高（复杂 bit 操作）
SNR	低	高
适用场景	鲁棒层	敏感层

v8 的混合策略让每层选择最优 bit-width，在存储效率和 SNR 之间取得最优平衡。

5.3 与 bitsandbytes NF4 的对比

特性	v8 PD mixed	bnb NF4
Bit width	3-7 bit 混合	固定 4-bit
Scale 粒度	per-group(128)	per-group(64)
Bit allocation	PD 搜索	无（uniform）
SNR (INT4 equivalent)	28.93 dB	~22 dB (文献)
GPU kernel	无（dequant + bf16 matmul）	有（原生 INT4 matmul）
推理速度	需 dequant 开销	直接 INT4 matmul

v8 在 SNR 上优于 NF4（因为 mixed precision + per-group），但推理速度不如 NF4（因为缺少 INT4 matmul kernel）。未来工作可结合两者优势。

5.4 限制

1. 无 INT4 matmul kernel：当前 dequant 后做 bf16 matmul，未利用 INT4 计算加速
2. Metadata 开销：每张量的 _bw, _nin, _scales 额外占用 ~5% 存储
3. PD 搜索的随机性：需要多 restart，最优解不保证每次找到
4. 打包复杂度：5-bit 和 7-bit 的打包/解包逻辑复杂，容易出错

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6. 结论

本文提出了 per-group(128) scale + PD-guided mixed precision + multi-bit packed storage 的组合量化方案，通过 8 个版本的迭代优化，将 Wan-Dancer-14B (17.25B 参数) 从 34.49 GB 压缩至 10.93 GB（3.16×），同时实现 SNR 28.93 dB。相比 uniform per-channel INT4 (SNR 18.82 dB)，提升 10.11 dB（噪声降低 10 倍）。

核心技术创新：

1. Per-group(128) scale 提供比 per-channel 精细 100× 的量化粒度
2. PD-guided mixed precision 让敏感层获得 6-7 bit，鲁棒层保持 3-4 bit
3. Multi-bit packed storage 支持 3/4/5/6/7 bit 的高效存储
4. GPU-native dequantize 消除 PCIe 传输开销

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参考文献

1. Sui, Y., et al. "BitsFusion: 1.99 bits Weight Quantization of Diffusion Model." NeurIPS 2024.
2. Frantar, E., et al. "GPTQ: Accurate Post-Training Quantization." ICLR 2023.
3. Lin, J., et al. "AWQ: Activation-aware Weight Quantization." MLSys 2024.
4. Dettmers, T., et al. "QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs via NF4." NeurIPS 2023.
5. van Baalen, M., et al. "GPTVQ: The Blessing of Randomness for Few-Shot Quantization." 2024.
6. Egiazarian, V., et al. "AQLM: Extreme Compression of LLMs." 2024.
7. Wang, K., et al. "HAQ: Hardware-Aware Automated Quantization." CVPR 2019.
8. Dong, Z., et al. "HAWQ: Hessian-Aware Quantization." NeurIPS 2019.