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半结构化稀疏混合方案
资料介绍
一、方案背景与问题提出
随着人工智能大模型、大规模数据存储与高维数据分析领域的快速发展，模型参数规模与数据维度呈现指数级增长趋势，全参数密集存储与计算带来的硬件成本压力、推理延迟过高问题日益突出。以自然语言处理大模型为例，千亿级参数模型单模型存储需求突破百GB，推理过程单批次计算量超过万亿次，通用消费级硬件甚至中端服务器都无法完成落地部署。同时，实际业务场景中处理的数据大多呈现半结构化特征：既包含关系型数据库中的结构化字段，也包含文本、图像、日志等非结构化内容，传统的结构化压缩方案无法适配非结构化部分的稀疏特性，而非结构化稀疏方法又难以保留结构化部分的访问效率，因此亟需一套适配半结构化数据特性的稀疏混合处理方案。
半结构化数据本身存在天然的稀疏性：一方面，非结构化内容存在大量的信息冗余，比如文本中的停用词、特征提取后无效的低贡献特征向量，图像中大面积的空白背景区域，这些内容对最终任务结果的贡献不足10%，却占用了超过60%的存储与计算资源；另一方面，结构化字段中也存在大量缺失值、重复值以及对任务无贡献的冗余字段，传统的密集存储方案会将这些无效内容与有效内容一同存储计算，造成大量资源浪费。现有稀疏方案大多仅针对全结构化或全非结构化数据设计，针对半结构化数据的混合稀疏方案仍存在适配性差、精度损失大、访问效率低等问题，因此本方案针对半结构化数据的结构特性，结合结构化剪枝与非结构化稀疏的优势，设计半结构化稀疏混合方案，实现存储压缩率与任务精度、访问效率的平衡。
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