GPTQ量化实战:从零手写大模型权重量化与反量化引擎摘要:本文将撕开大模型量化的技术面纱,完全从零手写GPTQ(Gradient-based Post-training Quantization)算法,实现4-bit权重量化与CUDA反量化加速。不同于调用auto-gptq库,我们将深入解析Hessian矩阵计算、逐层量化顺序、LUT查找表优化等核心机制。完整代码涵盖校准数据构造、权重压缩、量化误差补偿、CUDA Kernel手写等模块,实测在LLaMA2-7B上显存占用降低75%,推理速度提升3.2倍,并提供生产级量化模型部署方案。