8.3.1 自动化模型压缩与神经架构搜索（NAS）的结合

文档摘要

8.3.1 自动化模型压缩与神经架构搜索（NAS）的结合在深度学习工业落地的战场上，模型精度曾是唯一王冠；而今天，这顶王冠正被一柄双刃剑劈开——一边是毫秒级延迟、瓦特级功耗、百兆级体积的硬性约束，另一边是千层Transformer、百亿参数、万亿token预训练带来的表达力洪流。我们不再问“这个模型能不能跑通”，而是反复叩问：“它能不能在骁龙8 Gen3上以23FPS实时推理？能不能在车规级MCU上完成端侧目标检测？能不能让边缘摄像头在0.8W功耗下连续工作365天？”——压缩不是妥协，NAS不是炫技，二者的深度融合，是一场面向物理世界计算边界的系统性重构。这不是“先压缩、再搜索”的线性流水线，也不是“用NAS找轻量结构、再手工剪枝”的经验主义拼凑。