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面向AI大模型的稀疏激活与稀疏存储加速技术.docx
资料介绍
面向AI大模型的稀疏激活与稀疏存储加速技术
——从权重剪枝到激活稀疏性的存储与计算协同优化
引言
AI大模型的参数量从数十亿增长到数万亿，存储和计算的开销呈超线性增长。然而，研究表明，大模型中的大量参数和激活值存在显著的稀疏性——大量权重接近零，大量激活值在ReLU等激活函数后为零。稀疏性为存储和计算的加速提供了独特的机会：通过只存储和计算非零元素，可以大幅降低存储容量和计算量。本文系统分析面向AI大模型的稀疏激活与稀疏存储加速技术，从权重剪枝到激活稀疏性的存储与计算协同优化。
大模型中的稀疏性分析
权重稀疏性
大模型中的权重稀疏性来自以下来源：
1. 训练后剪枝：在训练完成后，将绝对值小于阈值的权重置零，剪枝率可达50%至90%，而精度损失控制在1%以内。
2. 结构化剪枝：按通道或块进行剪枝，移除整个通道或块的权重，易于硬件加速，但精度损失较大。
3. 动态稀疏性：在训练过程中动态调整稀疏模式，稀疏性随训练过程演化。
激活稀疏性
激活稀疏性来自ReLU函数和注意力机制的稀疏性：
1. ReLU稀疏性：ReLU函数的输出中，负值被置零，稀疏率可达50%至70%。
2. 注意力稀疏性：在注意力机制中，Softmax函数的输出呈指数分布，大量注意力分数接近零，稀疏率可达80%至95%。
3. 门控稀疏性：在MoE（混合专家）模型中，门控网络只激活部分专家，专家激活率通常为10%至20%。
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