KV Cache量化简易配置文件

quant_calibration_config_pytorch.proto文件参数说明如下表所示，该文件所在目录为：AMCT安装目录/amct_pytorch/proto/。

表 1 quant_calibration_config_pytorch.proto参数说明

消息	是否必填	类型	字段	说明
AMCTQuantCaliConfig	-	-	-	AMCT kv-cache量化的简易配置。
	optional	uint32	batch_num	量化使用的batch数量，用于ifmr/hfmg量化算法积累数据计算量化因子。
	optional	bool	activation_offset	数据量化是否带offset。全局配置参数。 true：带offset，数据量化时为非对称量化。 false：不带offset，数据量化时为对称量化。
	optional	CommonCalibrationConfig	kv_cache_quant_config	通用的kv-cache量化配置，全局量化配置参数。若某层未被override_layer_configs重写，则使用该配置。参数优先级：override_layer_configs>kv_cache_quant_config
	repeated	OverrideLayer	override_layers_configs	重写某一层的量化配置，即对哪些层进行差异化量化。例如全局量化配置参数配置的量化因子搜索步长为0.01，可以通过该参数对部分层进行差异化量化，可以配置搜索步长为0.02。参数优先级：override_layers_configs>kv_cache_quant_config
CommonCalibrationConfig	-	-	-	通用的kv-cache量化配置。
	repeated	string	quant_layers	支持量化的层名。
	optional	CalibrationConfig	calibration_config	量化配置。
OverrideLayer	-	-	-	重置某层量化配置。
	repeated	string	layer_name	被重置层的层名。
	optional	CalibrationConfig	kv_data_quant_config	重写的kv_cache量化配置参数。
CalibrationConfig	-	-	-	Calibration量化的配置。
	-	FMRQuantize	ifmr_quantize	数据量化算法配置。 ifmr_quantize：IFMR量化算法配置。
	-	HFMGQuantize	hfmg_quantize	数据量化算法配置。 hfmg_quantize：HFMG量化算法配置。
FMRQuantize	-	-	-	FMR数据量化算法配置。算法介绍请参见IFMR数据量化算法。该参数与HFMGQuantize参数不能同时配置。
	optional	float	search_range_start	量化因子搜索范围左边界。
	optional	float	search_range_end	量化因子搜索范围右边界。
	optional	float	search_step	量化因子搜索步长。
	optional	float	max_percentile	最大值搜索位置。
	optional	float	min_percentile	最小值搜索位置。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、common_config配置项都配置该参数，或者配置了activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>common_config>activation_offset
	optional	QuantGranularity	quant_granularity	量化粒度，支持如下两种方式： 0：per_tensor，默认为0。 1：per_channel。
HFMGQuantize	-	-	-	HFMG数据量化算法配置。算法介绍请参见HFMG数据量化算法。该参数与FMRQuantize参数不能同时配置。
	optional	uint32	num_of_bins	直方图的bin（直方图中的一个最小单位直方图形）数目，支持的范围为{1024, 2048, 4096, 8192}。默认值为4096。
	optional	bool	asymmetric	是否进行对称量化。用于控制逐层量化算法的选择。 true：非对称量化 false：对称量化如果override_layer_configs、common_config配置项都配置该参数，或者配置了 activation_offset参数，则生效优先级为： override_layer_configs>common_config>activation_offset
	optional	QuantGranularity	quant_granularity	量化粒度，支持如下两种方式： 0：per_tensor，默认为0。 1：per_channel。

基于该文件构造的kv-cache量化简易配置文件quant.cfg样例如下所示：

kv_cache_quant_config {
    quant_layers: 'matmul1'
    quant_layers: 'matmul2'
    calibration_config: {
        hfmg_quantize : {
        }
    }
}

override_layers_configs {
    layer_name: 'matmul3'
    kv_data_quant_config: {
        ifmr_quantize : {
        }
    }
}