华为开源 SINQ：新型量化技术让大模型在消费级显卡上高效运行

随着大语言模型（LLM）参数规模持续增长，部署成本已成为制约其广泛应用的主要瓶颈之一。

华为苏黎世计算系统实验室近日推出一项名为 SINQ（Sinkhorn-Normalized Quantization）的开源模型量化技术，旨在显著降低LLM内存占用，同时最大限度保留输出质量。该方案无需校准数据、易于集成，且已以 Apache 2.0 许可证在 GitHub 和 Hugging Face 公开发布，支持自由使用与商业部署。

• GitHub：https://github.com/huawei-csl/SINQ

实测表明，SINQ 可将模型内存需求减少 60%–70%，使原本需 >60GB 显存的模型可在约 20GB 显存环境下运行——这意味着开发者现在可以用单张消费级 GPU（如 RTX 4090）替代昂贵的企业级硬件（如 A100/H100），大幅降低推理成本。

为什么需要模型量化？

现代LLM通常以 FP16 或 BF16 精度存储权重，每个参数占用2字节。一个70亿参数模型仅权重就接近14GB；百亿级以上模型则动辄需要数十GB显存。

而高端数据中心GPU（如NVIDIA A100 80GB、H100）价格高昂：

• A100 单卡售价约 1.9万美元
• H100 超过 3万美元

相比之下，消费级旗舰显卡如 RTX 4090（24GB） 售价约为 1600美元，云实例每小时费用也仅为A100的1/3左右。

量化技术的核心目标就是：

在不明显损失性能的前提下，用更低精度格式（如INT8、NF4）表示模型参数，从而减少内存占用和计算开销。

但传统方法往往面临两大挑战：

1. 精度下降明显，尤其在4-bit及以下；
2. 依赖校准数据集，增加部署复杂性和延迟。

SINQ 正是为解决这些问题而设计。

SINQ 的核心技术：双轴缩放 + Sinkhorn归一化

SINQ 是一种无需校准、即插即用的量化方法，其创新主要体现在两个层面：

✅ 1. 双轴缩放（Dual-Axis Scaling）

不同于传统量化中对整个权重矩阵使用单一缩放因子，SINQ 引入了行向量与列向量的独立缩放机制。

这使得量化误差能更灵活地分布在整个矩阵中，有效缓解因个别异常值（outliers）导致的整体失真问题。

✅ 2. Sinkhorn-Knopp 风格归一化

受经典 Sinkhorn 算法启发，SINQ 对权重矩阵的行和列标准差进行迭代调整，使其趋于均衡状态。

研究团队提出“矩阵不平衡度”作为新指标，发现它比传统的峰度（kurtosis）更能准确预测量化后性能退化。通过最小化这一指标，SINQ 显著提升了低精度下的稳定性。

这两个机制协同作用，使 SINQ 在无需任何校准样本的情况下，仍能达到接近甚至媲美有校准方法的性能表现。

实测表现：高效、兼容、速度快

SINQ 已在多个主流架构上验证，包括：

• LLaMA / LLaMA2 / LLaMA3
• Qwen 系列（含 Qwen3）
• DeepSeek-MoE / DeepSeek-V2

在标准基准测试（WikiText2、C4）上的评估结果显示：

此外，SINQ 支持多种先进量化格式：

• 统一量化（INT8/INT4）
• 非均匀量化（如 NF4）
• 可与 AWQ 等校准方法结合，形成增强版 A-SINQ

在校准场景下，A-SINQ 进一步缩小了与全精度模型之间的差距。