8.3 模型剪枝与量化

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8.3 模型剪枝与量化 8.3 模型剪枝与量化：深度学习模型的瘦身与加速随着深度学习模型在各种任务上取得突破性进展，其模型规模也日益庞大，参数量动辄达到数亿甚至数十亿。这带来了显著的挑战：计算资源消耗大：训练和推理需要大量的GPU/TPU算力，成本高昂。内存占用高：部署到移动设备、边缘设备或资源受限的服务器上时，内存成为瓶颈。推理延迟长：大模型的复杂计算导致推理速度慢，影响实时应用。为了解决这些问题，模型剪枝和模型量化应运而生，它们是两种核心的模型压缩技术，旨在在保持模型性能的同时，显著减小模型体积、降低计算复杂度并加速推理。 8.3.1 模型剪枝：剔除冗余，精简结构模型剪枝是一种通过移除模型中不重要或冗余的连接、神经元或滤波器来减小模型大小的技术。