PPQ 是一个适用于工业应用的神经网络量化工具。通过将浮点运算转换为定点运算，它显著提升系统功耗效率和执行速度。具备高度扩展性，用户可自定义量化过程，并结合多种硬件和推理库使用。版本 0.6.6 更新了图模式匹配、图融合功能，并新增 FP8 量化规范和 PFL 基础类库。支持 TensorRT, Openvino, Onnxruntime 等推理框架，实现高效的神经网络量化部署。

Brevitas是一个开源的神经网络量化PyTorch库，支持PTQ和QAT。它为常见PyTorch层提供量化版本，如QuantConv和QuantLSTM等，允许精细调整量化参数。兼容Python 3.8+和PyTorch 1.9.1-2.1，跨平台支持，推荐GPU加速。作为研究项目，Brevitas在深度学习模型压缩和效率优化方面具有重要应用价值。