本章考察了通过剪枝引入稀疏性的技术，以及在前一章中通过量化 (quantization)降低数值精度的方法，自然的下一步是思考它们的结合。整合剪枝与量化有望带来复合益处，实现比单独使用任一技术更大的模型压缩和推理 (inference)加速。然而，这种结合引入了复杂性，并需要仔细考量稀疏性与降低精度之间的相互影响。
核心理念直接明了：一个既稀疏（许多权重 (weight)或结构归零）又使用低精度数据类型（如 INT8 或更低）的模型应该明显更小、更快。剪枝后的模型需要存储的参数 (parameter)更少，并且可能需要执行的计算也更少，而量化后的模型则减少了剩余参数的内存占用，并使得在兼容硬件上进行更快的低精度算术运算成为可能。
操作顺序：先剪枝后量化 (quantization)，还是先量化后剪枝？
结合这些技术时的一个主要考量点是它们的应用顺序。没有单一普遍优越的方法；最优策略通常取决于具体的模型、任务、硬件目标以及所选的剪枝/量化方法。
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剪枝后量化 (P+Q):
- 过程：首先，对全精度模型应用剪枝技术（例如，迭代幅度剪枝、结构化剪枝），通常接着进行微调 (fine-tuning)阶段以恢复准确性。然后，对已剪枝的模型应用量化方法（PTQ 或 QAT）。
- 理由：先剪枝可以降低模型复杂度，可能使随后的量化步骤更易管理。剪枝后的微调有助于在模型进行精度降低之前稳定模型。
- 挑战：剪枝可能会无意中移除那些虽然幅度小但在量化后对维持准确性很重要的参数 (parameter)。量化步骤可能会放大剪枝期间引入的误差，可能需要进一步微调。
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量化后剪枝 (Q+P):
- 过程：首先，使用 QAT 或 PTQ 对模型进行量化。然后，对量化后的模型应用剪枝技术。这可能涉及基于量化权重 (weight)幅度进行剪枝，或使用适用于低精度范畴的其他标准。剪枝后可能需要微调。
- 理由：量化会改变权重分布。基于量化权重进行剪枝，与剪枝原始全精度权重相比，可能会识别出不同的参数进行移除。在量化范畴内执行操作（如果使用 QAT 后再剪枝）可能会得到一个针对低精度执行优化更好的模型。
- 挑战：在量化空间中定义合适的剪枝标准（如幅度）需要谨慎。量化和剪枝两方面误差的累积可能很明显，要求采用微调策略。QAT 后再剪枝会增加训练过程的复杂性。
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联合剪枝与量化:
- 过程：更先进的方法旨在同时优化稀疏性和量化，通常在一个训练或微调阶段完成。这可能涉及将稀疏性诱导正则化 (regularization)项纳入 QAT 损失函数 (loss function)，或设计明确考虑量化过程的剪枝方法。
- 理由：联合优化允许模型同时适应这两种约束，与顺序方法相比，可能在稀疏性、精度和准确性之间找到更好的平衡。
- 挑战：这些方法通常实现和调整起来更复杂，需要更透彻地理解底层的优化动态。
兼容性与硬件影响
剪枝与量化 (quantization)之间的相互影响也取决于所使用的剪枝类型：
- 非结构化剪枝 + 量化：将细粒度权重 (weight)剪枝与量化结合，会得到许多以低精度表示的独立零权重的模型。虽然在参数 (parameter)移除方面提供了最大的灵活性，但要获得明显的加速通常需要专门的硬件或运行时库，这些硬件或库能够高效处理稀疏的低精度计算（例如，跳过涉及零权重的乘加运算）。不同硬件平台对此的支持差异很大。
- 结构化剪枝 + 量化：这种组合通常对硬件更友好。移除整个块、通道或注意力头（结构化剪枝）会在剩余结构中创建更密集的计算模式。量化这些剩余的密集块可以借助标准的低精度硬件加速器（如 INT8 张量核）进行高效执行。稀疏性是在更粗的粒度上处理的（跳过整个计算块），这与现有的硬件模式非常吻合。
剪枝与量化结合的常见工作流程。
结合中的挑战
结合这些强大的优化技术并非没有困难：
- 准确性损失加剧：同时应用剪枝和量化 (quantization)通常会导致模型准确性出现比单独应用任一技术更大的初始下降。通常需要更复杂或更长时间的微调 (fine-tuning)阶段来恢复性能。迭代应用（例如，先少量剪枝，再量化，再微调，再更多剪枝）有时可能比一次性应用产生更好的结果。
- 超参数 (parameter) (hyperparameter)复杂性：需要调整的超参数数量大幅增加。现在需要考虑剪枝目标/计划、剪枝类型、量化位宽、校准方法或 QAT 参数，以及组合过程的微调策略（学习率、持续时间）。找到最优组合通常需要大量的实验。
"* 评估复杂性：评估实际益处不仅需要评估标准基准上的准确性，还需要评估在目标硬件上的困惑度、特定任务分数、延迟、吞吐量 (throughput)和内存使用情况等指标。由于硬件特定的核实现和对稀疏性的支持，理论压缩比并不总是直接转化为等效的加速。"
示例工作流程与评估
思考一个目标是使用结构化剪枝（注意力头）和 INT8 量化 (quantization)来优化大型 Transformer 模型的场景：
- 基线：测量原始 FP32 模型的准确性、延迟和大小。
- 剪枝 (P)：基于重要性分数应用注意力头剪枝，目标是 20% 稀疏性。微调 (fine-tuning)剪枝后的模型。评估其准确性、延迟和大小。
- 量化 (Q)：对原始 FP32 模型应用 INT8 训练后量化 (PTQ)，并进行仔细校准。评估其准确性、延迟和大小。
- 结合 (P+Q)：取步骤 2 中剪枝并微调后的模型，应用 INT8 PTQ。评估最终模型。
- 分析：比较四个阶段的结果。P+Q 是否带来了叠加益处？每个阶段需要多少微调？观察到的延迟降低是否与计算量或内存带宽的理论降低相符？
比较显示了结合剪枝和量化时可能存在的权衡。实际结果因模型、任务、方法和硬件的不同而差异很大。
最终，整合剪枝与量化是一种有效策略，旨在提升 LLM 效率的极限。这需要系统化的方法、仔细的实验，以及对目标部署环境的能力和局限性的敏锐了解。成功常在于稀疏程度、精度降低水平以及模型性能可接受影响之间的良好平衡。
