稀疏化剪枝（Structured Pruning）：利用Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

稀疏化剪枝：Wanda算法实现无需重训练的2:4稀疏推理

各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在深度学习模型部署和推理中非常重要的技术——稀疏化剪枝，特别是如何利用 Wanda 算法实现无需重训练的 2:4 稀疏推理。

1. 稀疏化剪枝的背景与意义

随着深度学习模型在各个领域的广泛应用，模型规模越来越大，对计算资源和存储空间的需求也日益增长。这给模型的部署带来了很大的挑战，尤其是在资源受限的边缘设备上。

稀疏化剪枝，简单来说，就是通过移除模型中不重要的连接（权重），从而减少模型的参数量和计算量。它可以有效降低模型的存储空间，提高推理速度，降低能耗，从而更好地适应各种部署环境。

1.1 稀疏化的优势：

减少模型大小： 稀疏模型占用更少的存储空间，方便在资源有限的设备上部署。
加速推理： 稀疏矩阵运算可以减少计算量，提高推理速度。
降低功耗： 更少的计算意味着更低的功耗，对于移动设备至关重要。

1.2 稀疏化的类型：

稀疏化可以分为非结构化稀疏和结构化稀疏。

非结构化稀疏： 允许任意位置的权重被剪枝。虽然灵活性高，但对硬件加速不友好，因为不规则的稀疏模式难以高效利用硬件资源。
结构化稀疏： 强制权重以特定模式被剪枝，例如剪枝整个通道、卷积核等。虽然灵活性稍差，但可以更好地利用现有的硬件加速库，例如 cuSPARSE (NVIDIA) 和 oneDNN (Intel)。

1.3 2:4 稀疏

2:4 稀疏是一种结构化稀疏，要求在每四个连续的权重中，必须有且只有两个权重为零。这种结构化稀疏格式非常适合 NVIDIA GPU 的 Ampere 及更新架构，因为它可以通过专门的稀疏 Tensor Core 进行加速。

2. Wanda 算法：一种无需重训练的剪枝方法

传统的剪枝方法通常需要进行重训练，以恢复剪枝后模型的精度。重训练是一个耗时且资源密集的过程。Wanda 算法 (Weight And Number of Dropped Activations) 是一种无需重训练的剪枝方法，它可以在保持模型精度的情况下，快速有效地进行剪枝。

2.1 Wanda 算法的核心思想：

Wanda 算法的核心思想是，在剪枝时，不仅考虑权重的大小，还考虑了该权重对模型输出的影响。它通过计算每个权重对模型输出的贡献度，并优先剪枝贡献度低的权重，从而在不进行重训练的情况下，尽可能地保持模型的精度。

具体来说，Wanda 算法通过以下公式计算每个权重的贡献度：

score(w_i) = |w_i| * sqrt(sum(A_j^2))

其中：

w_i 是第 i 个权重。
A_j 是激活值，也就是权重 w_i 连接的神经元的输出。
sum(A_j^2) 是所有连接到权重 w_i 的神经元输出的平方和。

2.2 Wanda 算法的步骤：

计算每个权重的贡献度： 使用上述公式计算每个权重的贡献度。
排序权重： 根据贡献度对权重进行排序。
剪枝： 从贡献度最低的权重开始，按照目标稀疏率进行剪枝。

2.3 Wanda 算法的优势：

无需重训练： 大大节省了时间和计算资源。
保持精度： 通过考虑权重对模型输出的影响，尽可能地保持模型的精度。
易于实现： 算法本身比较简单，易于实现和应用。

3. 利用 Wanda 算法实现 2:4 稀疏推理

现在，我们将结合 Wanda 算法和 2:4 稀疏，来实现无需重训练的 2:4 稀疏推理。

3.1 准备工作：

安装必要的库： 例如 PyTorch, Transformers (如果使用Transformer模型), 以及一些辅助库。
加载预训练模型： 选择一个预训练的模型，例如 BERT, ResNet, 等。

3.2 代码实现：

以下代码示例展示了如何使用 Wanda 算法对一个简单的线性层进行 2:4 稀疏化剪枝。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class LinearLayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

def wanda_score(weight, activations):
    """
    计算 Wanda 分数。
    """
    return torch.abs(weight) * torch.sqrt(torch.sum(activations**2))

def prune_2_4(weight, mask):
  """
  强制满足 2:4 稀疏结构的剪枝函数。

  Args:
      weight: 权重张量。
      mask:  与权重张量相同形状的掩码，用于标记哪些权重应该保留 (1) 或剪枝 (0)。
  """
  rows, cols = weight.shape
  for row in range(rows):
      # 将该行权重与其索引一起排序（绝对值大小）
      row_weights = torch.abs(weight[row, :])
      indices = torch.argsort(row_weights)

      # 剪枝较小的 2/4 的权重
      num_to_prune = cols // 4 * 2  # 2/4
      mask[row, indices[:num_to_prune]] = 0  # 剪枝掉小权重的对应位置
      mask[row, indices[num_to_prune:]] = 1 # 保留大权重对应位置

def apply_mask(weight, mask):
  """
  对权重应用掩码。
  """
  with torch.no_grad():
    weight.data = weight.data * mask

def prune_linear_layer_wanda(layer, sparsity):
    """
    使用 Wanda 算法剪枝线性层，并强制满足 2:4 稀疏。

    Args:
        layer: 要剪枝的线性层。
        sparsity: 目标稀疏度，例如 0.5 表示 50% 的权重被剪枝。
    """

    weight = layer.linear.weight.data.clone()  # 获取权重
    in_features = layer.linear.in_features
    out_features = layer.linear.out_features

    # 模拟一次前向传播以获取激活值 (需要实际输入数据，这里用随机数据代替)
    dummy_input = torch.randn(1, in_features)
    activations = layer.forward(dummy_input)

    # 计算 Wanda 分数
    scores = wanda_score(weight, activations)

    # 创建初始掩码 (全部为 1，表示初始状态所有权重都保留)
    mask = torch.ones_like(weight)

    # 强制满足 2:4 结构
    prune_2_4(weight, mask)

    # 应用掩码
    apply_mask(layer.linear.weight, mask)
    return mask

# Example usage
if __name__ == '__main__':
    # 创建一个线性层
    linear_layer = LinearLayer(10, 20)

    # 设置稀疏度
    sparsity = 0.5

    # 使用 Wanda 算法进行剪枝
    mask = prune_linear_layer_wanda(linear_layer, sparsity)

    # 打印剪枝后的权重
    print("Pruned weight:")
    print(linear_layer.linear.weight)

    # 验证 2:4 稀疏性（可选）
    rows, cols = linear_layer.linear.weight.shape
    for row in range(rows):
        zeros = (linear_layer.linear.weight[row, :] == 0).sum().item() # 统计0的数量
        assert zeros == cols // 4 * 2, f"Row {row} does not satisfy 2:4 sparsity" # 验证每4个有2个0

    print("2:4 sparsity check passed!")

代码解释：

LinearLayer 类： 定义了一个简单的线性层。
wanda_score 函数： 计算 Wanda 分数，即权重与其对应激活值的乘积。
prune_2_4 函数： 对权重进行 2:4 稀疏化，确保每四个连续的权重中，恰好有两个权重为零。这一步通过对权重进行排序，然后将最小的 2/4 权重设置为0来实现。
apply_mask 函数： 将掩码应用到权重上，将掩码为 0 的权重置为 0。
prune_linear_layer_wanda 函数： 将以上步骤整合，实现使用 Wanda 算法进行 2:4 稀疏化剪枝。
主函数 if __name__ == '__main__':： 演示了如何使用以上函数对一个线性层进行剪枝，并验证了 2:4 稀疏性。

3.3 2:4 稀疏推理的加速

在获得 2:4 稀疏模型后，为了充分利用其优势，我们需要使用支持 2:4 稀疏推理的硬件和软件。

NVIDIA GPU Tensor Cores: NVIDIA 的 Ampere 及更新架构的 GPU 包含专门的 Tensor Cores，可以加速 2:4 稀疏矩阵的运算。
cuSPARSE Library: NVIDIA 提供的 cuSPARSE 库包含了针对稀疏矩阵运算的优化函数，可以利用 Tensor Cores 加速 2:4 稀疏推理。

要利用这些加速，你需要确保：

使用支持 2:4 稀疏的 GPU： 确保你的 GPU 是 NVIDIA Ampere 或更新架构。
安装 cuSPARSE 库： 确保正确安装了 cuSPARSE 库，并将其与你的深度学习框架 (例如 PyTorch) 集成。
使用正确的数据类型： 确保权重和激活值使用 torch.float16 (FP16) 数据类型，因为 Tensor Cores 在 FP16 数据类型下性能最佳。

以下代码段展示了如何在 PyTorch 中使用 cuSPARSE 进行 2:4 稀疏推理：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设你已经有了一个稀疏的线性层 (经过了 Wanda 算法的剪枝)
# 并且权重已经存储为 2:4 稀疏格式

class SparseLinear(nn.Module):
  def __init__(self, in_features, out_features, weight):
    super().__init__()
    self.in_features = in_features
    self.out_features = out_features
    self.weight = nn.Parameter(weight) # 将剪枝后的权重设置为参数

  def forward(self, input):
    # 使用 torch.sparse.mm 进行稀疏矩阵乘法
    return torch.sparse.mm(self.weight, input.t()).t()  # 注意转置操作

# 示例：
if __name__ == '__main__':
  # 假设 pruned_weight 是经过 Wanda 剪枝后的 2:4 稀疏权重
  # 并且已经转换为了 torch.sparse_csr_tensor 类型
  pruned_weight = linear_layer.linear.weight.to_sparse_csr()

  # 创建稀疏线性层
  sparse_linear_layer = SparseLinear(10, 20, pruned_weight)

  # 创建输入数据
  input_data = torch.randn(1, 10)

  # 执行稀疏推理
  output = sparse_linear_layer(input_data)

  print("Sparse inference output:")
  print(output)

代码解释：

将权重转换为 torch.sparse_csr_tensor 类型: 这是 PyTorch 中表示稀疏矩阵的一种方式，与 cuSPARSE 库兼容。你需要将剪枝后的权重转换为这种类型。
使用 torch.sparse.mm 函数: 这个函数执行稀疏矩阵乘法，可以利用 cuSPARSE 库进行加速。
转置操作: 注意输入和输出的转置操作，以确保矩阵乘法的维度匹配。

注意： 以上代码只是一个简单的示例。实际应用中，你需要根据你的模型结构和硬件环境进行调整。

4. 更复杂的模型剪枝策略

上面的例子主要针对线性层，对于更复杂的模型，例如 Transformer 模型，剪枝策略需要更精细的设计。

4.1 Transformer 模型的剪枝:

Transformer 模型包含多个不同类型的层，例如自注意力层、前馈神经网络层等。不同的层对剪枝的敏感度不同，因此需要采用不同的剪枝策略。

自注意力层： 可以剪枝 Query, Key, Value 的权重矩阵。但需要注意的是，剪枝自注意力层可能会影响模型的上下文理解能力。
前馈神经网络层： 可以剪枝中间层的权重矩阵。通常来说，前馈神经网络层对剪枝的容忍度较高。
Embedding 层： 剪枝 Embedding 层需要谨慎，因为它可能会影响模型的词汇表达能力。

4.2 全局稀疏度控制:

在剪枝整个模型时，需要控制全局的稀疏度，以确保模型的性能不会下降太多。可以采用以下方法：

逐层剪枝，并进行评估： 逐层进行剪枝，并在每层剪枝后评估模型的性能。根据性能变化调整每层的剪枝比例。
使用稀疏度调度策略： 在训练过程中，逐渐增加稀疏度。这样可以让模型逐渐适应稀疏结构，并保持较高的精度。

5. 总结与未来展望

我们讨论了稀疏化剪枝的背景、意义和类型，重点介绍了 Wanda 算法及其在 2:4 稀疏推理中的应用。通过 Wanda 算法，我们可以在无需重训练的情况下，快速有效地对模型进行剪枝，从而降低模型的存储空间，提高推理速度。

未来，稀疏化剪枝技术将朝着以下方向发展：

更智能的剪枝策略： 开发更智能的剪枝策略，可以更好地识别模型中不重要的权重，并最大限度地保持模型的精度。
自动化剪枝工具： 开发自动化剪枝工具，可以自动完成模型的剪枝过程，降低剪枝的难度。
与硬件的深度融合： 设计更高效的硬件加速器，可以更好地支持稀疏矩阵运算，从而进一步提高稀疏模型的推理速度。

希望今天的讲座能够帮助大家更好地了解稀疏化剪枝技术，并在实际应用中发挥其优势。谢谢大家！

将 Wanda 算法与硬件加速结合起来的关键点

将 Wanda 算法应用于剪枝后的模型，并将其与硬件加速结合，可以显著提高推理效率。关键在于了解 Wanda 算法如何帮助识别不重要的权重，并利用硬件加速（例如 NVIDIA GPU 上的 Tensor Cores）来优化稀疏矩阵运算。

结构化稀疏的优势和实现细节

结构化稀疏，特别是 2:4 稀疏，非常适合硬件加速，因为它允许以规则的方式移除权重，从而可以高效地利用硬件资源。实现 2:4 稀疏的关键步骤包括：使用 Wanda 算法计算权重的重要性得分，并强制执行每 4 个权重中有 2 个为零的约束。

更进一步学习的方向

进一步学习的方向包括：研究更高级的剪枝算法，探索不同的结构化稀疏模式，以及深入了解硬件加速的原理和实现方式。此外，关注最新的研究进展和工具，可以帮助你更好地应用稀疏化剪枝技术。