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大模型端侧部署与模型压缩—从量化蒸馏到边缘推理的工程化实践.docx
资料介绍
大模型端侧部署与模型压缩—从量化蒸馏到边缘推理的工程化实践
2026年8月
引言：AI推理的"重心下沉"
2026年，AI算力部署正经历一场深刻的"重心下沉"。据Counterpoint Research报告，全球边缘AI推理市场规模首次超越云端训练市场，端侧模型部署量同比增长320%。高通骁龙X Elite芯片内置NPU算力突破100 TOPS，在笔记本端本地运行量化后的70B大模型达到38 tokens/s的推理速度。
"Cloud-only"的大模型时代正在被"Cloud-Edge-Device"三级协同架构彻底颠覆。低延迟、高隐私、弱网可用的边缘推理能力，已成为智能终端的"新操作系统"。
模型压缩的三大核心技术
量化：从FP32到INT4的极限压缩
量化是降低模型权重和激活值数值精度的核心压缩技术。将FP16/BF16精度的参数映射到INT8/INT4等低比特整数空间，可将模型显存压缩至原先的1/2至1/4。
主流量化算法：
GPTQ（GPT Quantization）基于Hessian矩阵优化，是目前最广泛使用的训练后量化方法，在INT4下精度损失约1.5-2.5个百分点。
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