升腾CANN量化是通过AMCT工具进行模型压缩，实现对模型权重和数据的低比特化处理（int8）。量化流程主要包含训练后量化和量化感知训练，其中训练后量化不依赖硬件环境，通常使用普通CPU运行，完成后生成量化模型，用于后续推理。

量化过程包括权重和数据从float32转换为int8。并非所有算子都会进行量化，如非线性算子如激活算子一般不进行量化。网络中会插入dequant算子与quant算子成对出现。量化的运行原理可通过下图展示，主要涉及二值化、线性量化和对数量化等算法。

线性量化又分为对称量化和非对称量化。CANN量化算法采用线性量化方式，并对对称和非对称量化进行了归一化处理。对称量化允许正负数范围在相同尺度内量化，非对称量化则允许正负数使用不同尺度量化。归一化方法通过变换非对称量化公式，使量化后的数据格式统一为int8，确保数据格式一致，便于后续处理。

在CANN中，量化可通过公式表示，其中scale为缩放因子，offset为偏移量。经过对称和非对称量化归一化处理后，量化数据统一为int8格式，便于数据处理和存储。CANN量化方法通过简单的数据变换，实现量化数据与对称量化算法的格式统一，简化了数据处理流程。

总结，升腾CANN量化通过AMCT工具实现模型压缩，通过训练后量化处理，优化模型性能。量化流程涉及多种算法，如线性量化和归一化方法，确保数据格式一致，提高模型推理效率。通过理解量化原理和方法，可以更好地应用升腾CANN量化技术，提升模型性能。