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DeepSeek的模型稀疏化与剪枝技术.docx
资料介绍
DeepSeek的模型稀疏化与剪枝技术
一、引言
模型稀疏化（Sparsification）和剪枝（Pruning）是减少模型计算量和存储需求的重要技术。DeepSeek在MoE模型中天然实现了稀疏激活——每次只激活部分专家，但在此基础上进一步探索了权重剪枝和结构化稀疏技术，以压缩模型体积和加速推理。本文深入解析DeepSeek的模型稀疏化与剪枝技术。
二、稀疏化的基本原理
2.1 权重稀疏化
权重稀疏化将模型中接近零的小权重置零，减少有效参数数量。稀疏化后的模型可以使用稀疏矩阵运算加速，减少计算量和存储需求。
2.2 结构化稀疏
结构化稀疏按特定模式（如行、列、块）进行剪枝，使得稀疏后的权重矩阵更适合硬件加速。结构化稀疏比非结构化稀疏更适合GPU等并行计算硬件。
三、MoE的天然稀疏性
3.1 稀疏激活
DeepSeek的MoE模型通过稀疏激活实现了计算效率的大幅提升。V3的671B参数每次只激活37B，激活比例仅5.5%，这种天然稀疏性是最有效的模型压缩手段。
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| 093-DeepSeek的模型稀疏化与剪枝技术.docx | 37K |
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