在人工智能技术快速迭代的今天，大型神经网络模型的计算需求呈现指数级增长。以GPT-3为代表的千亿参数模型虽展现出惊人能力，但其高达1750亿参数带来的算力消耗，使得模型部署面临严峻挑战。本文将从算法工程师的实战视角，深度解析模型压缩技术体系的核心突破点，重点探讨结构化剪枝与量化训练的协同优化策略，并
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突破算力瓶颈：边缘设备TinyML模型压缩核心技术解密
在万物智联时代，数以百亿计的边缘设备对机器学习能力提出全新需求。传统云中心AI方案面临延迟高、隐私泄露、能耗大三重困境，TinyML技术通过将微型化模型直接部署在终端设备，正在打开智能计算的新维度。本文深入剖析支撑TinyML落地的核心模型压缩技术体系，揭示从算法设计到硬件协同的全栈优化奥秘。一、边
大模型压缩实战：从剪枝、量化到知识蒸馏的全栈技术拆解
随着人工智能技术的快速发展，大型神经网络模型在各类任务中展现出惊人性能，但其庞大的参数量与计算需求已成为实际部署的瓶颈。本文将从工程实践角度，深入解析大模型压缩技术的完整技术栈，揭示结构化剪枝、混合精度量化与动态知识蒸馏三大核心技术的协同优化方案。 一、结构化剪枝的精细化控制策略 ...