Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

摘要

本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题，提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案。我们首先分析了Transformer模型的结构特点及其在计算效率方面的瓶颈，然后系统地研究了结构化剪枝和混合精度量化的理论基础与实现方法。通过实验验证，我们的方法在保持模型性能的同时显著减少了模型大小和计算复杂度，为Transformer模型在边缘设备上的部署提供了可行的解决方案。

关键词：Transformer模型、模型压缩、结构化剪枝、混合精度量化、深度学习

1. 引言

Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的核心架构。然而，随着模型规模的不断扩大(如GPT-3拥有1750亿参数)，这些模型面临着巨大的计算资源需求和内存占用问题，严重限制了其在资源受限环境(如移动设备、嵌入式系统)中的应用。

模型压缩技术是解决这一问题的关键途径，主要包括剪枝(Pruning)、量化(Quantization)、知识蒸馏(Knowledge Distillation)和低秩分解(Low-rank Decomposition)等方法。其中，结构化剪枝和混合精度量化因其良好