标签： 神经网络部署

在人工智能领域，大模型参数量呈现指数级增长的趋势已引发严峻的工程挑战。以GPT-3为代表的千亿参数模型，其存储需求超过800GB，推理时延高达数秒级，这对实际业务部署构成了根本性障碍。在众多模型压缩技术中，Pruning（剪枝）与Quantization（量化）已成为工业界应用最广泛的两大主流方案。