问题分析
2300 个算子的分割模型在量化到 75% 卡死，大概率是内存不足或工具链优化瓶颈，而非硬件配置问题。
排查步骤
检查工具链版本
# 查看当前 OpenExplorer 版本
hb_tool --version
# S100 推荐版本：OE 3.2.0 或 3.7.0
# 3.7.0 对大型模型支持更好，但需要 GPU Docker
建议：如果使用 CPU Docker，尝试切换到 GPU Docker（你有 5080 16G，完全够用）
监控量化过程资源占用
# 新开终端监控内存
watch -n 1 "free -h && ps aux | grep hb"
# 监控 GPU 使用情况（如果用 GPU Docker）
nvidia-smi -l 1
关键点：量化到 75% 时，观察内存是否接近 32G 上限。2300 算子的分割模型（如 DeepLabV3+、SegFormer）中间激活值会占用大量内存。
优化量化配置
在 yaml 配置文件中添加/调整以下参数：
calibration_parameters:
cal_data_dir: ./calibration_data
quant_config: quant_config.json
# 添加分批校准，减少内存峰值
batch_size: 1 # 改为 1 减少内存
calib_batch_size: 1
compiler_parameters:
# 开启内存优化
optimize_level: 2
# 限制并行度，减少内存碎片
parallel_num: 4
模型层面优化
如果上述方法无效，考虑：
| 方案 | 说明 | 预期效果 |
|---|---|---|
| 算子融合 | 检查是否有可融合的连续算子 | 减少 10-20% 算子数 |
| 混合精度 | 对敏感层保持 FP16 | 减少量化计算量 |
| 模型剪枝 | 移除冗余通道 | 直接减少算子数量 |
| 分块量化 | 将模型拆分为多个子图分别量化 | 降低单次内存峰值 |
参考社区资源
建议查看以下帖子获取更多信息：
- 万字长文，学妹吵着要学的 RDKS100 模型量化及部署 - 完整量化流程
- 如何针对 RDK S100 平台设计出量化友好的模型？ - 模型设计建议
- S100 在 3.2.0OE 和 GPUdocker 下成功，3.7.0OE 和 cpu docker 下失败 - 版本差异问题
建议行动
- 先确认工具链版本，如果是 OE 3.2.0 且用 CPU Docker，建议升级到 3.7.0 + GPU Docker
- 量化时开启内存监控，确认是否是内存瓶颈
- 尝试减小
batch_size和parallel_num - 如果仍卡死，提供完整 yaml 配置和量化日志，在社区补充帖子（你已发帖，可更新进度）
追问：你的分割模型具体是什么架构（UNet/DeepLab/SegFormer）？量化日志最后报错/卡住前有什么 warning 吗？