AIMET是一个为经过训练的神经网络模型提供高级模型量化和压缩技术的库。它具备以下主要功能：
量化：通过此功能，AIMET可以对神经网络模型的权重和激活进行量化，以减少模型的大小和运行时计算量。
跨层均衡：均衡权重张量以减少跨通道的幅度变化，有助于提高模型的准确性和稳定性。
偏差校正：校正由于量化而引入的层输出偏移，以保持模型的性能。
自适应舍入：学习给定未标记数据的最佳舍入方法，以进一步提高模型的性能。
量化模拟：模拟目标量化推理精度，以便在量化之前评估模型的性能。
量化感知训练：使用量化模拟进一步训练模型以提高准确性，使模型更好地适应量化过程。
模型压缩：AIMET还提供了模型压缩功能，包括空间SVD（张量分解技术将一个大层分成两个较小的层）、通道修剪（从层中删除冗余输入通道并重建层权重）以及每层压缩比选择（自动选择模型中每一层的压缩量）。
请注意，AIMET旨在与PyTorch和TensorFlow模型配合使用，并且在使用之前需要进行适当的设置和配置。此外，由于AIMET是一个高级工具，因此建议具有一定的深度学习知识和经验才能充分发挥其功能。