昨天深夜调板子，又遇到内存爆了。部署RT-DETR时，模型加载完直接吃掉了大半的DDR，留给推理的空间所剩无几。盯着终端里跳出来的“Out of Memory”，我点了根烟——是时候把量化这事儿认真搞一搞了。从浮点到整型：不只是压缩那么简单很多人觉得量化就是给模型“瘦身”，这说法对了一半。更关键的是，量化能让那些依赖浮点运算的算子跑到整数单元上，在嵌入式平台里，这往往是性能瓶颈所在。RT-DETR原本的FP32模型在Jetson Orin上跑得还算流畅，但换到RK3588这类没有强力浮点单元的芯片上，帧率直接掉到没法看。先看个典型的量化陷阱：# 错误示范：直接拿训练好的模型就开量化model=RTDETR(config_path)model.load_state_dict(torch.load(