在深度神经网络的训练过程中，全量化训练，FullyQuantizedTraining，FQT，通过将激活值、权重和梯度量化到较低的精度，显著加速了训练过程，随着对训练数值精度的不断压缩，一个自然而然的问题浮现出来，全量化训练的极限是什么，即，能够实现的最低位宽是多少，理想情况下，如果能将位宽压缩到1...