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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中模型压缩与知识蒸馏在存算一体部署中的应用.docx
资料介绍
面向存算一体芯片的模拟计算阵列中模型压缩与知识蒸馏在存算一体部署中的应用
——从模型剪枝到知识蒸馏的存算一体芯片部署优化
引言
AI模型在存算一体芯片上的部署面临精度、存储容量和计算能力的约束。模型压缩通过减少模型的参数数量和计算量，降低模型对存储容量和计算能力的要求。知识蒸馏通过将大模型的知识迁移到小模型，在保持精度的同时缩小模型规模。在存算一体芯片中，模型压缩和知识蒸馏技术可以降低权重的存储容量，提高计算效率，同时保持推理精度。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中模型压缩与知识蒸馏在存算一体部署中的应用。
模型压缩技术
权重剪枝
权重剪枝通过移除不重要的权重，减少模型的参数数量：
1. 非结构化剪枝：移除绝对值小于阈值的权重，剪枝率可达50%至90%，精度损失小于1%。
2. 结构化剪枝：移除整个通道或整个层的权重，剪枝率可达30%至50%，精度损失小于1%。
3. 迭代剪枝：在训练过程中迭代剪枝，每次剪枝后重新训练，恢复精度，剪枝率可达90%以上。
权重量化
权重量化通过降低权重的精度，减少权重的存储容量：
1. INT8量化：将FP32权重量化为INT8，存储容量降低4倍，精度损失小于0.5%。
2. INT4量化：将FP32权重量化为INT4，存储容量降低8倍，精度损失小于1%。
3. 混合精度量化：不同层采用不同的量化精度，关键层采用INT8，非关键层采用INT4，在精度和存储容量之间取得平衡。
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