KL散度量化是一種利用KL散度來衡量兩個機率分布之間相似性的量化方法。這種方法在機器學習和深度學習中有著廣泛的套用，特別是在模型壓縮和量化領域。KL散度量化通過尋找一個閾值T，將超出該閾值的數值映射到該閾值，以此來減少數據的動態範圍，同時儘量保持原始數據分布的特性。
具體來說，KL量化方法試圖將float32數值分布和int8數值分布抽象成兩個分布，用閾值T來更新這兩個數值分布，並用KL散度來衡量這兩個分布的相似性。如果KL散度值越小，說明這兩個分布越相似，也就說明這個閾值T選擇的越好。對於對稱量化來說，根據這個閾值就能算出Scale，而Zero_point始終為零。
在實際套用中，KL散度經常被用來評估模型預測結果與真實結果相似程度，可以通過計算兩個機率分布之間的交叉熵得到。KL散度並不是對稱的，即KL(P/Q)與KL(Q/P)的值可能不同。因此，在使用KL散度進行量化時，需要選擇一個作為基準分布的機率分布。
總的來說，KL散度量化是一種有效的量化方法，它能夠在減少數據動態範圍的同時，儘量保持原始數據分布的特性，對於模型壓縮和加速有著重要的意義。