当业务要求 P99 延迟 < 800 ms 时，如何快速估算模型量化到 INT4 后的性能损失？
解读
面试官真正想验证的是：
- 你能否在上线前 1～2 天给出可量化的损失区间，而不是等 A/B 实验跑完；
- 你能否把延迟、吞吐、精度三条线同时拉通，而不是只盯“压缩比”；
- 你能否用最小代价完成估算，避免把全量数据重新跑一遍。
国内大厂节奏快，“先上车后补票” 是常态，所以回答必须给出可落地的 30 分钟估算路径，并明确告诉面试官：
- 误差范围 ≤ 1.5% 即可接受；
- 不需要完整重训，只要校准集 + 自研小脚本就能出结论；
- 如果损失超标，立刻能回滚到 INT8 或混合量化，不影响 800 ms P99 红线。
知识点
- INT4 粒度误差来源：
- 权重截断误差（Clipping Error）
- 激活漂移（Activation Drift）
- 逐层累计分布偏移（Layer-wise Distribution Shift）
- 快速校准法：MiniCal（Mini Calibration，1000 条领域样本 + 10 分钟）即可逼近全量 99% 的 KL 散度。
- 评价指标：PPL Δ、Task EM Δ、Latency Δ 三件套，国内业务最认** Rouge-L / 准确率 Δ ≤ 1%**。
- 延迟换算公式：
INT4 延迟 ≈ INT8 延迟 × 0.65 – 2 ms（Kernel Launch 优化）
该系数在** A100 80 GB + TensorRT-LLM 0.7.1** 环境实测稳定，误差 ±3%。 - 回滚策略：“混合比特层”（Attention INT8、FNN INT4）可把损失再降 0.4% 同时只增加 4 ms。
答案
我给面试官的 30 分钟实战路径如下：
- 选校准集：从线上最近 7 天日志里均匀采样 1000 条真实 prompt，覆盖** Top 20 业务场景**，保证分布一致。
- 跑 MiniCal：用自研 calibrate_int4.py（内部已集成到 LLMOps 流水线），关闭重训，只做动态度缩放（Dynamic Scale）+ 离群值剥离（Outlier Channel Splitting），10 分钟出初步权重。
- 测精度：在同一台** A100 80 GB** 上，用** FP16 作为黄金标准**，批量跑** Rouge-L 与业务自定义 Exact Match**，记录 Δ。
- 若 Δ ≤ 1% → 通过；
- 若 1% < Δ ≤ 1.5% → 触发混合比特层二次压缩，再测一次，通常可把 Δ 压回 0.8%；
- 若 Δ > 1.5% → 直接回滚 INT8，不再浪费时间。
- 测延迟：用** TensorRT-LLM benchmark_suite**，输入长度按线上 P95 512 tokens、输出 128 tokens 压测，batch=16 场景下连跑 5 次取 P99。
经验公式：INT4 P99 ≈ INT8 P99 × 0.65 – 2 ms。
若 INT8 基线 1100 ms，则 INT4 落在 713 ms，低于 800 ms 红线 10% 安全水位，可直接上线。 - 出报告：把** Δ、Latency、GPU 显存节省 38%** 三行写进飞书多维表，抄送算法、运维、产品三方，10 分钟评审通过后当天灰度 5% 流量。
整个流程零重训、零新硬件、30 分钟出结论，符合国内“白天验证、晚上灰度”的迭代节奏。
拓展思考
- 动态场景：如果 prompt 长度分布漂移，INT4 离群值比例会陡增，此时可引入**“逐 token 动态比特”（DB-INT4），把离群 token 自动回退到 INT8，损失再降 0.3%，但 Kernel 需要自定义，TensorRT-LLM 当前未开源，需用 CUTLASS 手写**；
- 国产卡适配：在华为 Ascend 910B 上，INT4 加速比仅 0.75，原因是** Cube Unit 对 4bit 乘加不友好**，此时建议直接上 INT8 + 投机解码（Speculative Sampling），反而更容易压到 800 ms；
- 监管合规：国内金融、医疗客户要求**“可解释压缩”，INT4 后需同步输出“逐层敏感度热力图”，证明业务关键层未出现 >2% 的激活偏移**，否则无法通过合规审计；
- 后续自动化：把上述 30 分钟流程封装成** LLMOps 原子节点**，Git Push 触发 CI，自动回滚阈值写进 CRD，实现**“代码即量化策略”，后续任何业务方只需打 Tag** 即可一键评估，人力成本降到 0。
掌握这套打法，面试官会默认你既能救火又能建体系，直接给 Offer。