電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）當(dāng)前，全球眾多科技企業(yè)都在積極研究AI大模型，然而因?yàn)閰?shù)規(guī)模太大，要想實(shí)現(xiàn)AI大模型在邊/端側(cè)部署，需要用到模型壓縮技術(shù)。當(dāng)前谷歌、微軟、騰訊等廠商在該領(lǐng)域均有布局，加速AI技術(shù)與智能終端的融合。

為什么需要模型壓縮技術(shù)

模型壓縮是一種縮小訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，目的是保證模型預(yù)測(cè)效果的前提下，盡可能地降低模型的大小。模型壓縮之后，所需要的計(jì)算資源變小，有利于在移動(dòng)端部署。

有一個(gè)很形象的例子，深度學(xué)習(xí)變臉業(yè)務(wù)，假設(shè)在模型優(yōu)化前，原始模型處理每個(gè)視頻要30秒，那么一張GPU卡一分鐘只能處理2個(gè)視頻。假設(shè)APP的使用峰值是1000人同時(shí)使用，那么這家公司至少要有500張GPU卡才能滿足需求。

如果模型壓縮技術(shù)能讓模型變小許多，使得每個(gè)視頻處理只需要10秒，那么這個(gè)客戶可能只需要150張卡就能滿足業(yè)務(wù)需求。每年的成本可以從原來(lái)的3000萬(wàn)控制在1000萬(wàn)左右，省下的2000萬(wàn)，就是模型壓縮技術(shù)的價(jià)值。

量化、網(wǎng)絡(luò)剪枝和知識(shí)蒸餾

模型壓縮的方法主要有量化、網(wǎng)絡(luò)剪枝、知識(shí)蒸餾。量化的意思是，將浮點(diǎn)計(jì)算轉(zhuǎn)成低比特定點(diǎn)計(jì)算，模型由大量的浮點(diǎn)型權(quán)重組成，如果能用float32替代原有的float64表示，模型就近乎減小一倍，量化也是最容易實(shí)現(xiàn)的一種壓縮方式。

傳統(tǒng)意義上的量化即為將連續(xù)信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散信號(hào)，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的量化中，即將浮點(diǎn)數(shù)float32→int8，int4，int2等，量化其本質(zhì)就是低精度，常規(guī)精度一般使用FP32存儲(chǔ)模型權(quán)重，低精度則表示FP16，或INT8等數(shù)值格式，不過(guò)目前低精度往往指的是INT8。

模型壓縮，使得原本只能在云端運(yùn)行大模型，也能夠部署在終端設(shè)備上。比如，近年來(lái)很流行的基礎(chǔ)模型 Stable Diffusion ，它是一個(gè)非常出色的從文本到圖像的生成式 AI 模型，能夠基于任何文本輸入，在數(shù)十秒內(nèi)創(chuàng)作出逼真圖像。Stable Diffusion 的參數(shù)超過(guò) 10 億，此前主要限于在云端運(yùn)行。

高通 AI Research 利用高通 AI 軟件棧（Qualcomm AI Stack）執(zhí)行全棧 AI 優(yōu)化，首次實(shí)現(xiàn)了在Android智能手機(jī)上部署 Stable Diffusion，其中就用到了模型壓縮技術(shù)量化的方法。

據(jù)介紹，高通的全棧 AI 研究指跨應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、算法、軟件和硬件進(jìn)行優(yōu)化。針對(duì) Stable Diffusion，他們從 Hugging Face 的 FP32 1-5 版本開(kāi)源模型入手，通過(guò)量化、編譯和硬件加速進(jìn)行優(yōu)化，使其能在搭載第二代驍龍 8 移動(dòng)平臺(tái)的手機(jī)上運(yùn)行。

為了把模型從 FP32 壓縮為 INT8，高通使用了其 AI 模型增效工具包 (AIMET) 的訓(xùn)練后量化。自適應(yīng)舍入 (AdaRound) 等先進(jìn)的高通 AIMET 量化技術(shù)能夠在更低精度水平保持模型準(zhǔn)確性，無(wú)需進(jìn)行重新訓(xùn)練。

這些技術(shù)能夠應(yīng)用于構(gòu)成 Stable Diffusion 的所有組件模型，即基于 Transformer 的文本編碼器、VAE 解碼器和 UNet。這對(duì)于讓模型適合于在終端上運(yùn)行至關(guān)重要。

網(wǎng)絡(luò)剪枝，是指除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中冗余的通道、神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)等。深度學(xué)習(xí)模型可以看作是一個(gè)復(fù)雜樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，如果能減去一些對(duì)結(jié)果沒(méi)什么影響的旁枝，就可以實(shí)現(xiàn)模型的減小。

模型的構(gòu)成是由許多浮點(diǎn)型的神經(jīng)元相連接，每一層根據(jù)神經(jīng)元的權(quán)重將信息向下傳遞。但是有一些神經(jīng)元的權(quán)重非常小，這類神經(jīng)元對(duì)整個(gè)模型加載的信息影響微乎其微。如果可以把這些權(quán)重較小的神經(jīng)元?jiǎng)h減掉，既減少了模型大小，也不會(huì)對(duì)模型的效果帶來(lái)大的影響。

每一層把數(shù)值小的神經(jīng)元去掉，但是剪枝粒度維持到多大也是有講究的，比如可以把每層最小的5個(gè)減掉，也可能只剪3個(gè)，或者每層有每層不同的策略。剪多了，模型精度影響會(huì)比較大，剪少了沒(méi)有效果。所以這里面需要大量的嘗試和迭代。

知識(shí)蒸餾，是指將大模型作為教師模型，用其輸出訓(xùn)練性能接近、結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)的學(xué)生模型。一般而言，大模型往往是單個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)或者是若干網(wǎng)絡(luò)的集合，擁有良好的性能和泛化能力，而小模型因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)規(guī)模較小，表達(dá)能力有限。

因此，可以利用大模型學(xué)習(xí)到的知識(shí)去指導(dǎo)小模型訓(xùn)練，使得小模型具有與大模型相當(dāng)?shù)男阅?，但是參?shù)數(shù)量大幅降低，從而實(shí)現(xiàn)模型壓縮。

小結(jié)

當(dāng)下，AI大模型發(fā)展如火如荼，然而因?yàn)閰?shù)規(guī)模太大，不僅僅是訓(xùn)練，大模型的部署推理，也需要倚賴豐富的計(jì)算資源。如果想要大模型能夠在邊/終端側(cè)實(shí)現(xiàn)部署，這其中就需要用到模型壓縮技術(shù)，如高通使用量化的方法，讓Stable Diffusion能夠在手機(jī)上運(yùn)行。