INT8量化是一种深度学习模型优化技术，通过将神经网络的权重和激活值从高精度浮点数（如32位浮点FP32）转换为8位整数（INT8）表示，从而显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理计算。这种转换通常在模型训练后实施，采用量化感知训练或后训练量化方法，以在可接受的精度损失范围内实现高效部署，其核心在于利用整数运算的优势来提升硬件效率。
在AI产品开发实际落地中，INT8量化广泛应用于资源受限场景，如移动端应用、边缘设备和物联网（IoT）系统，它能大幅减少功耗和延迟，提升终端用户体验。产品经理需权衡量化带来的精度下降与性能提升，选择合适的量化策略，以优化模型在真实环境中的推理速度和成本效益。
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