【显存优化良药】一文搞懂大模型压缩技术

文章预览

深度学习在计算机视觉任务上应用广泛，由于模型越来越庞大且计算密集，限制了其在资源受限设备上的应用。模型压缩技术通过减少模型大小、降低计算复杂度，使得深度学习模型能够在保持性能的同时，更适合于移动设备和边缘计算场景。这些技术包括权重剪枝、量化、知识蒸馏等，它们优化模型结构和参数，减少冗余，加速推理过程，同时尽量保持 计算机视觉 任务的准确性和效率。 同时大模型时代，模型参数量更是动辄百亿，甚至千亿，比如 GPT-3 的参数量达到了 1750 亿。 1750 亿个参数，如果采用 fp16 存储，那么模型的大小约为 325.5 G 。现有最强的计算平台也很难满足其显存要求。 因此，模型 “瘦身”已经成了工业界必要的技术，只不过它有一个更正式的名字，叫 模型压缩 。 模型压缩技术 采用如 量化和稀疏 等策略，优化了深度神经网 ………………………………