趋近智
LLM压缩与加速技术
章节 1: 大语言模型效率挑战：背景与基本原理
LLM的规模法则与计算成本
LLM推理中的内存带宽和计算瓶颈
实现效率的架构考量
评估LLM压缩与延迟的衡量标准
LLM 部署的硬件
压缩与加速的理论边界
章节 2: 进阶量化技术
量化基本原理回顾
训练后量化 (PTQ)
量化感知训练 (QAT)
极致量化
混合精度量化策略
量化操作的硬件加速
评估量化大型语言模型的保真度与性能
实践操作：PTQ 和 QAT 的实现
章节 3: 高级剪枝方法
非结构化剪枝与结构化剪枝
强度剪枝
移动剪枝与动态稀疏性
结构化剪枝技术
剪枝与量化的结合
编译器和运行时对稀疏操作的支持
评估剪枝对大型语言模型能力的影响
实践：应用结构化剪枝
章节 4: 大模型知识蒸馏
知识蒸馏的基本原理
蒸馏目标
自蒸馏与数据增强方法
任务专用蒸馏与任务通用蒸馏
将大型模型蒸馏成小型模型
生成模型蒸馏的难题
评估蒸馏模型性能
动手实践：生成式大型语言模型知识蒸馏
章节 5: 参数高效微调 (PEFT) 及适配
PEFT 的缘由
适配器模块
前缀微调、提示微调与P-Tuning
低秩适应（LoRA）
量化LoRA (QLoRA)
组合PEFT方法
PEFT技术性能分析
实践：使用LoRA和QLoRA进行微调
章节 6: 硬件加速与系统优化
将LLM操作映射到硬件架构
大型模型的内存管理技术
LLM层的优化算子
LLM的编译器优化
分布式推理策略
高级推理优化算法
大型语言模型在不同硬件上的性能基准测试
实践操作：使用运行时优化推理
章节 7: 综合优化策略与进阶内容
结合多种优化技术
神经网络架构搜索 (NAS) 面向高效大语言模型
条件计算与专家混合（MoE）
优化模型的持续学习
衡量对公平性和鲁棒性的影响
LLM 效率的研究前沿
实践：设计端到端优化流程
非结构化剪枝与结构化剪枝
这部分内容有帮助吗？
- Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks, Song Han, Jeff Pool, John Tran, William J. Dally, 2015 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), Vol. 28 DOI: 10.48550/arXiv.1506.02626 - 提出了基于迭代幅值的权重剪枝方法，是实现高非结构化稀疏性和模型压缩的基础方法。
- Pruning Filters for Efficient ConvNets, Hao Li, Asim Kadav, Igor Durdanovic, Hanan Samet, Hans Peter Graf, 2017 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1608.08710 - 一项开创性工作，提出了修剪卷积神经网络中的整个滤波器/通道，展示了结构化稀疏性带来的实际加速。
- A Guide to N:M Sparsity with NVIDIA Ampere GPUs, NVIDIA Developer, 2021 (NVIDIA) - 解释了 NVIDIA Ampere GPU 的 N:M 半结构化稀疏性功能，说明了特定硬件支持如何加速某些结构化剪枝模式。
- What is the State of Neural Network Pruning?, Jonah Blalock, Jose Javier Gonzalez Ortiz, Jonathan Frankle, John D. Moeller, Tyler McCormick, Vivek S. Borkar, 2022 Nature Machine Intelligence, Vol. 5 (Springer Nature) DOI: 10.1038/s42256-022-00462-0 - 一篇全面概述神经网络剪枝技术的综述，涵盖非结构化和结构化方法、其理论基础和实际应用。