La cuantificación es una técnica de optimización esencial para adaptar modelos de inteligencia artificial a dispositivos edge y aprovechar al máximo el hardware disponible. En la práctica, la cuantificación consiste en convertir tipos numéricos de alta precisión a formatos de menor precisión tanto para pesos como para activaciones. El caso más habitual es transformar float32 a int8 mediante cuantificación posterior al entrenamiento PTQ, lo que permite no tener que reentrenar el modelo. El beneficio en dispositivo es claro: modelos más pequeños y rápidos, reducción del tráfico de memoria hasta 4× y posibilidad de usar instrucciones especializadas int8 o NPU con menor latencia de cómputo.

Sin embargo, cuantificar reduce la expresividad numérica del modelo y puede introducir errores durante la inferencia. Esta degradación del rendimiento es esperada y a menudo inevitable, pero su impacto depende de la arquitectura y la tarea: puede ser imperceptible o incluso comprometer completamente el modelo. Por eso es fundamental identificar y medir dicha degradación lo antes posible en la cadena de desarrollo y despliegue.

Una forma práctica y efectiva de estimar la degradación sin necesidad del conjunto de datos anotado completo ni de una pipeline de evaluación específica es comparar tensores intermedios y salidas entre el grafo en float32 y el grafo cuantizado int8. Un indicador útil para cuantificar la diferencia entre el flujo de datos original y el cuantizado es la relación señal a ruido pico, conocida como PSNR. PSNR mide cuánto se desvía un tensor cuantizado de su equivalente en float a partir del error cuadrático medio MSE entre ambos. Un PSNR alto indica una mayor similitud; valores por encima de 30 dB suelen ser adecuados para muchos casos como clasificación de imágenes, mientras que tareas de regresión, audio o sistemas críticos de seguridad pueden requerir PSNR superiores a 40 dB para mantener la precisión numérica.

Medir PSNR solo en la salida del modelo, por ejemplo en los logits, es una prueba ligera y frecuente. No obstante, el PSNR a nivel de salida solo captura la degradación global tras la cuantificación y no revela dónde del modelo se introducen o amplifican los errores. Para descubrir la causa raíz es necesario analizar capa por capa.

El diagnóstico capa a capa mediante PSNR permite visualizar cómo se acumula el error de cuantificación a lo largo de la red y localizar caídas bruscas que marcan capas sensibles. Normalmente se observa una degradación gradual conforme se avanza en profundidad, ya que los errores iniciales se propagan y se amplifican en las capas siguientes; por eso redes muy profundas como Transformers o RNNs pueden acumular degradación significativa y beneficiarse de técnicas como mixed precision. Cuando aparece una caída repentina del PSNR en un punto concreto, suele indicar que una operación o capa es especialmente sensible: la cuantización ha superado la tolerancia numérica de la operación y se produce una ruptura local en la representación. Capas como softmax son ejemplos típicos de sensibilidad, porque su operación exponencial y normalización amplifican errores de redondeo y pueden desplazar desproporcionadamente la salida. En esos casos se recomienda mantener dichas capas en mayor precisión float16 o float32, aplicar cuantificación por canal, calibraciones más finas o incluso excluir la capa de la cuantificación.

Al diagnosticar con PSNR capa a capa conviene seguir un proceso práctico: primero calcular PSNR en las salidas finales y luego generar un perfil de PSNR por capa para detectar puntos críticos; segundo aplicar calibración con un conjunto representativo de datos y probar esquemas por canal y por tensor; tercero valorar mixed precision o mantener en float las operaciones más sensibles; y cuarto, si es necesario, ejecutar quantization aware training QAT para recuperar precisión en capas clave. Esta estrategia ayuda a equilibrar el compromiso entre eficiencia en dispositivo y fidelidad numérica.

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Ejemplo práctico: una comprobación sencilla consiste en comparar tensor a tensor entre el modelo float y el cuantizado y calcular el PSNR para cada salida intermedia y la salida final. Herramientas de diagnóstico automatizan este perfilado y generan gráficas que muestran degradación acumulada y caídas puntuales. Si detectas una caída pronunciada en bloques tipo squeeze-and-excite o en softmax, prueba estrategias como calibración más fina, cuantización por canal, mantener la capa en float o aplicar QAT para recuperar precisión.

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