反量化的详细过程

代码整体功能

void int8_weight_to_float(void *weight, void *scale_list, void *out, int n, int m)

• 功能：把 int8 权重矩阵按照每行的 scale 转换成 FP32 矩阵。

• 输入参数：

  1. weight：指向 int8 权重数组，大小 n * m。
  2. scale_list：指向每行 scale 的数组（float），大小 n。
  3. out：指向输出 FP32 权重数组，大小 n * m。
  4. n：行数
  5. m：列数

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逐行讲解

1️⃣ 指针类型转换

char *w = (char*)weight;
float *scales = (float*)scale_list;
float *o = (float*)out;

• weight、scale_list、out 都是 void*，即 不确定类型的指针。
• 通过 (char*) 和 (float*) 转换成实际类型，方便访问元素。
• w[i*m + j] → 访问 int8 元素（每个 1 字节）
• scales[i] → 访问浮点数 scale（每个 4 字节）
• o[i*m + j] → 写入浮点数结果（每个 4 字节）

💡 小结：类型转换让编译器知道如何正确地按元素大小读取和写入内存。

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2️⃣ OpenMP 并行循环

#pragma omp parallel for
for(int i = 0; i < n; i++)

• #pragma omp parallel for：使用 OpenMP 多线程并行处理 行循环。
• 每个线程处理不同的行 i，加速矩阵反量化。
• 内层循环（列循环）在单线程内完成。

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3️⃣ 取当前行的 scale

float scale = scales[i];  // 先取当前行的 scale

• 每行有一个 scale 值，用来恢复 int8 权重到 FP32。
• 取出当前行的 scale，减少内层循环访问内存次数（优化性能）。

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4️⃣ 列循环，取 int8 权重并反量化

for(int j = 0; j < m; j++)
{char int8_val = w[i * m + j];        // 取出 int8 权重float fp32_val = int8_val * scale;   // 反量化o[i * m + j] = fp32_val;             // 写入输出
}

• 访问 int8 元素：w[i*m + j]

  • 一维数组索引映射二维矩阵：第 i 行、第 j 列 → 索引 i*m + j

• 反量化：int8_val * scale

  • int8 权重（-128 ~ 127）乘以对应行的 scale → 得到浮点权重

• 写入输出数组：o[i*m + j] = fp32_val

  • 输出是 FP32 类型的矩阵

💡 注意：

• 这里假设 按行的 scale（per-row scale），常用于量化神经网络权重。
• int8 和 FP32 存储大小不同（1 vs 4 字节），所以需要按类型访问。

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5️⃣ 内存布局与索引

假设矩阵：

n = 2, m = 3
weight:
w00 w01 w02
w10 w11 w12

• 在内存中是一维连续存储：[w00, w01, w02, w10, w11, w12]
• 访问 (i,j) → i*m + j
• 输出矩阵 out 同理

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6️⃣ 并行与安全性

• 每行独立计算，所以使用 #pragma omp parallel for 是安全的。
• 不会出现多线程写同一地址的冲突。
• 这是 典型的 per-row int8 → FP32 转换。

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7️⃣ 总结

1. 输入：int8 权重 + 每行 scale

2. 输出：FP32 权重矩阵

3. 方法：

   • 逐行取 scale
   • 逐列取 int8 → 乘 scale → 写 FP32
   • 支持 OpenMP 并行加速

4. 内存处理：

   • 指针类型转换 (char*) 和 (float*)
   • 一维数组索引映射二维矩阵

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#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>void extract_int8_weight_to_float(void *weight, void *scale_list, void *out, int n, int m)
{char *w = (char*)weight;float *scales = (float*)scale_list;float *o = (float*)out;#pragma omp parallel forfor(int i = 0; i < n; i++){float scale = scales[i];  // 先取当前行的 scalefor(int j = 0; j < m; j++){char int8_val = w[i * m + j];        // 取出 int8 权重float fp32_val = int8_val * scale;   // 反量化o[i * m + j] = fp32_val;             // 写入输出}}
}
int main()
{int n = 2, m = 3;// 测试 int8 权重char weight[6] = { -128, -64, 0, 64, 127, 32 };// 每行 scalefloat scales[2] = { 0.1f, 0.01f };// 输出 FP32 数组float out[6] = {0};extract_int8_weight_to_float(weight, scales, out, n, m);// 打印结果for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < m; j++){printf("%6.3f ", out[i * m + j]);}printf("\n");}return 0;
}