#Float 模型 / 浮点模型

符合量化感知训练要求的浮点模型。

#Calibration

使用校准数据得到量化参数。

#Calibration 模型

Calibration 之后得到的伪量化模型。

#QAT / 量化感知训练

量化感知的训练。

#QAT 模型

量化感知训练之后得到的伪量化模型。

#伪量化

将浮点数据先量化，再反量化的过程，在网络模型中一般通过伪量化节点实现。

#伪量化模型

带有伪量化节点的模型，一般通过 Calibration 或者 QAT 得到。

#Quantized 模型 / 定点模型 / 量化模型

通过参数转换把伪量化模型中的浮点参数转换成定点参数，并且把浮点算子转换成定点算子，该转换后的模型称为 Quantized 模型 / 定点模型 / 量化模型。

#Hbir 模型

以部署为目的导出的模型，一般由 QAT 模型导出，可用于精度仿真和编译上板。

#Nash

BPU 架构的名称。

#J6

处理器的名称。

#BPU 架构和处理器的对应关系