稀疏化推理：在移动端利用结构化剪枝实现2:4稀疏加速 各位听众，大家好！今天我将为大家分享一种在移动端实现模型加速的有效方法：利用结构化剪枝进行稀疏化推理，并重点讲解如何实现2:4稀疏加速。 1. 稀疏化的必要性与优势 深度学习模型在追求更高精度的同时，模型体积和计算复杂度也日益增长。这给移动端部署带来了严峻挑战，因为移动端设备的计算资源和内存空间都非常有限。因此，模型压缩变得至关重要。 模型压缩技术有很多种，例如量化、知识蒸馏和剪枝。其中，剪枝技术通过移除模型中冗余的连接或神经元，来减小模型大小并提高推理速度。稀疏化是剪枝的结果，指的是模型中大部分权重值为零。 稀疏化的优势主要体现在以下几个方面： 减少模型大小： 稀疏化后的模型存储空间需求降低，更易于部署到资源受限的移动端设备上。 加速推理速度： 更少的非零权重意味着更少的乘法和加法运算，从而降低计算复杂度，提高推理速度。 降低功耗： 减少的计算量也意味着更低的功耗，这对于移动设备的电池续航至关重要。 2. 结构化剪枝与非结构化剪枝 剪枝技术可以分为非结构化剪枝和结构化剪枝。 非结构化剪枝： 这种方法可以随意地移除模型中的单个权重， …