模型剪枝真的有用吗?深度探讨稀疏化矩阵运算在现有硬件上的尴尬境地
模型剪枝(Pruning)作为一种重要的模型压缩技术,其核心思想是移除神经网络中不重要的权重,从而减小模型体积并理论上降低计算量(FLOPs)。然而,在实践中,尤其是部署到通用CPU或GPU上时,我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...
模型剪枝(Pruning)作为一种重要的模型压缩技术,其核心思想是移除神经网络中不重要的权重,从而减小模型体积并理论上降低计算量(FLOPs)。然而,在实践中,尤其是部署到通用CPU或GPU上时,我们往往发现剪枝带来的FLOPs减少并未等比...
在将大型语言模型(LLM)部署到资源受限的端侧设备(如手机、边缘计算网关)时,模型量化是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。4-bit 量化(如 GPTQ 和 AWQ)因其极高的压缩比而受到广泛关注。然而,这两种流行算法在底层实现和硬件亲...