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面向大模型适配的AutoNAS技术解析
资料介绍
一、AutoNAS技术概述
神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是自动化设计深度神经网络架构的技术，能够替代人工设计流程，在计算机视觉、自然语言处理等多个领域实现超越人工设计模型的性能表现。传统NAS技术需要消耗大量计算资源，搜索周期长达数千GPU小时，难以适配参数规模达到百亿、千亿级别的大语言模型场景。AutoNAS，即自动化神经架构搜索，是在传统NAS基础上融合了自动化搜索策略、资源约束优化、性能预判等能力的新一代NAS技术，通过算法层面的优化，大幅降低搜索成本，提升搜索效率，能够满足大模型在不同硬件环境、不同业务场景下的架构定制需求。
大模型发展进入落地阶段后，不同部署场景对模型架构提出了差异化需求：云端部署需要追求推理吞吐量与精度的平衡，边缘端部署需要满足严格的内存与 latency限制，特定场景的微调也需要针对下游任务调整网络结构。依靠人工调整大模型架构不仅周期长，对专家经验依赖度极高，也难以在多约束条件下找到最优解，AutoNAS因此成为大模型适配落地的核心技术方向之一。
二、大模型适配对AutoNAS的核心挑战
相较于传统CNN小模型搜索，面向大模型的AutoNAS面临三个核心维度的挑战，分别来自模型规模、部署约束和适配效率三个层面：
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