4.2.1 剪枝（Pruning）与稀疏化（Sparsity）
文档摘要
4.2.1 剪枝（Pruning）与稀疏化（Sparsity） 在深度学习模型部署的战场上，参数量早已不是荣耀的勋章，而是压在推理延迟、内存带宽与功耗脊梁上的真实重担。一个拥有1.2亿参数的BERT-base模型，在边缘端运行一次前向传播，可能需要消耗超过300MB的激活内存；而ResNet-50在Tegra X2上单帧推理耗时达87ms——这已远超实时视频流（30fps要求≤33ms/帧）的生死线。 会员。《4.2.1 剪枝（Pruning）与稀疏化（Sparsity）》收录于灏天文库文集《OpenVINO模型部署》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号51133。
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