模型压缩技术，加速AI大模型在终端侧的应用

当前，全球众多科技企业都在积极研究AI大模型，然而因为参数规模太大，要想实现AI大模型在边/端侧部署，需要用到模型压缩技术。当前谷歌、微软、腾讯等厂商在该领域均有布局，加速AI技术与智能终端的融合。

为什么需要模型压缩技术

模型压缩是一种缩小训练后的神经网络的技术，目的是保证模型预测效果的前提下，尽可能地降低模型的大小。模型压缩之后，所需要的计算资源变小，有利于在移动端部署。

有一个很形象的例子，深度学习变脸业务，假设在模型优化前，原始模型处理每个视频要30秒，那么一张GPU卡一分钟只能处理2个视频。假设APP的使用峰值是1000人同时使用，那么这家公司至少要有500张GPU卡才能满足需求。

如果模型压缩技术能让模型变小许多，使得每个视频处理只需要10秒，那么这个客户可能只需要150张卡就能满足业务需求。每年的成本可以从原来的3000万控制在1000万左右，省下的2000万，就是模型压缩技术的价值。

量化、网络剪枝和知识蒸馏

模型压缩的方法主要有量化、网络剪枝、知识蒸馏。量化的意思是，将浮点计算转成低比特定点计算，模型由大量的浮点型权重组成，如果能用float32替代原有的float64表示，模型就近乎减小一倍，量化也是最容易实现的一种压缩方式。

传统意义上的量化即为将连续信号转换为离散信号，在神经网络的量化中，即将浮点数float32→int8，int4，int2等，量化其本质就是低精度，常规精度一般使用FP32存储模型权重，低精度则表示FP16，或INT8等数值格式，不过目前低精度往往指的是INT8。

模型压缩，使得原本只能在云端运行大模型，也能够部署在终端设备上。比如，近年来很流行的基础模型 Stable Diffusion ，它是一个非常出色的从文本到图像的生成式 AI 模型，能够基于任何文本输入，在数十秒内创作出逼真图像。Stable Diffusion 的参数超过 10 亿，此前主要限于在云端运行。

高通 AI Research 利用高通 AI 软件栈（Qualcomm AI Stack）执行全栈 AI 优化，首次实现了在Android智能手机上部署 Stable Diffusion，其中就用到了模型压缩技术量化的方法。

据介绍，高通的全栈 AI 研究指跨应用、神经网络模型、算法、软件和硬件进行优化。针对 Stable Diffusion，他们从 Hugging Face 的 FP32 1-5 版本开源模型入手，通过量化、编译和硬件加速进行优化，使其能在搭载第二代骁龙 8 移动平台的手机上运行。

为了把模型从 FP32 压缩为 INT8，高通使用了其 AI 模型增效工具包 (AIMET) 的训练后量化。自适应舍入 (AdaRound) 等先进的高通 AIMET 量化技术能够在更低精度水平保持模型准确性，无需进行重新训练。

这些技术能够应用于构成 Stable Diffusion 的所有组件模型，即基于 Transformer 的文本编码器、VAE 解码器和 UNet。这对于让模型适合于在终端上运行至关重要。

网络剪枝，是指除神经网络中冗余的通道、神经元节点等。深度学习模型可以看作是一个复杂树状结构，如果能减去一些对结果没什么影响的旁枝，就可以实现模型的减小。

模型的构成是由许多浮点型的神经元相连接，每一层根据神经元的权重将信息向下传递。但是有一些神经元的权重非常小，这类神经元对整个模型加载的信息影响微乎其微。如果可以把这些权重较小的神经元删减掉，既减少了模型大小，也不会对模型的效果带来大的影响。

每一层把数值小的神经元去掉，但是剪枝粒度维持到多大也是有讲究的，比如可以把每层最小的5个减掉，也可能只剪3个，或者每层有每层不同的策略。剪多了，模型精度影响会比较大，剪少了没有效果。所以这里面需要大量的尝试和迭代。

知识蒸馏，是指将大模型作为教师模型，用其输出训练性能接近、结构更简的学生模型。一般而言，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。

因此，可以利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而实现模型压缩。

小结

当下，AI大模型发展如火如荼，然而因为参数规模太大，不仅仅是训练，大模型的部署推理，也需要倚赖丰富的计算资源。如果想要大模型能够在边/终端侧实现部署，这其中就需要用到模型压缩技术，如高通使用量化的方法，让Stable Diffusion能够在手机上运行。

模型智能终端终端压缩

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