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车规计算芯片的深度学习模型剪枝与知识蒸馏技术.docx
资料介绍
车规计算芯片的深度学习模型剪枝与知识蒸馏技术
一、模型剪枝的策略与方法
模型剪枝是降低车规计算芯片上AI模型计算和存储需求的核心技术之一。剪枝的核心思想是在模型精度损失可控的前提下，去除神经网络中不重要的连接或通道。结构化剪枝 去除整个卷积核或通道，产生的稀疏模式规则，硬件实现简单且能在NPU上获得真实的加速收益。
非结构化剪枝 去除单个权重连接，稀疏模式不规则但压缩率更高。2026年车规NPU的主流方案是 "结构化为主、非结构化为辅"的混合剪枝策略——对模型的前几层（对输入噪声敏感）使用保守的结构化剪枝，对后几层（参数冗余度大）使用激进的非结构化剪枝。剪枝后的模型通过 重训练 恢复精度损失——在剪枝后冻结非零权重，只更新剩余权重以适配稀疏后的网络结构。
二、结构化剪枝的硬件支持
结构化剪枝在车规NPU中获得最大的硬件加速收益。按通道剪枝是最常见的结构化剪枝形式——剪枝后的卷积层在输出通道数减少至原来的30%至50%，后续层的输入通道数相应减少。NPU的MAC阵列在处理剪枝后的卷积时，需要跳过的输入通道对应MAC单元被关闭，节省的功耗可达40%至60%。
硬件对结构化剪枝的支持体现在 可配置的数据路径 上。NPU的DMA引擎和MAC阵列控制逻辑支持按通道跳过——编译器在编译阶段根据剪枝后的通道映射生成配置数据，NPU在推理时加载配置，动态屏蔽被剪枝的通道对应的计算路径。这种硬件-剪枝的协同设计使得车规NPU在部署剪枝模型时，能够实现与剪枝率线性相关的功耗和性能收益。
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| 90-车规计算芯片的深度学习模型剪枝与知识蒸馏技术.docx | 38K |
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