【深度学习】神经网络剪枝方法的分类

神经网络剪枝方法的分类

摘要

随着深度学习模型，特别是大语言模型（LLM）的参数量爆炸式增长，模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝（Pruning）作为模型压缩的关键技术之一，应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类，深入探讨其原理、优缺点。

1 为什么我们需要剪枝？

“奥卡姆剃刀”原理说，如无必要，勿增实体。研究发现，大型神经网络中存在大量的参数冗余。这些冗余的参数（权重）对模型最终性能的贡献微乎其微，但却占用了大量的计算资源和存储空间。

剪枝的核心思想：通过移除神经网络中冗余的参数，我们可以得到一个更小、更快、更高效的模型，使其更容易部署到手机、边缘设备等资源受限的环境中。

2 分类方法一：剪什么？——结构化剪枝 vs. 非结构化剪枝

这是剪枝技术最基本也是最重要的一个分类，它决定了剪枝后的模型形态和部署的难易程度。

关于边缘设备（Edge Device）的介绍，可以参见我的这一篇文章：Edge Device（边缘设备）：连接物理世界与数字世界的桥梁 。

2.1 非结构化剪枝 (Unstructured Pruning)

• 是什么：移除单个的、零散分布的权重。你可以把它想象成对一个庞大公司的“游击式裁员”，在每个部门都随机裁掉几个人。
• 结果：剪枝后，模型的权重矩阵尺寸不变，但内部包含了大量由0组成的“空洞”，形成一个稀疏矩阵。
• 优点：灵活性极高，可以精细地移除最不重要的权重，因此在理论上能最大程度地保留模型精度。
• 致命缺点：需要“特殊实现” (Specialized Implementations)
  这个问题非常关键。一个标准的GPU在进行矩阵运算时，并不会因为某个元素是0就跳过计算。它仍然会执行 某个数 * 0 的无效操作。因此，一个稀疏矩阵在标准硬件上无法直接带来加速。
  为了真正实现加速，你必须：
  1. 使用特殊的稀疏存储格式（如CSR）来只存储非零值。
  2. 调用特殊的稀疏计算库（如NVIDIA的cuSPARSE）来执行计算。
  3. 甚至依赖支持稀疏计算的特殊硬件（如NVIDIA Ampere架构的稀疏张量核心）。
     这种对软硬件的特殊依赖，使得非结构化剪枝在实际工程部署中非常复杂。

2.2 结构化剪枝 (Structured Pruning)

• 是什么：移除成块的、结构化的参数。这好比对公司进行“部门级裁员”，直接砍掉整个神经元、整个卷积通道，或者整个注意力头。
• 结果：剪枝后，模型直接变成一个更小的、但依然是规整的、密集的新模型。例如，一个1000x1000的权重矩阵，在剪掉500个神经元（列）后，会变成一个1000x500的规整矩阵。
• 巨大优点：无需“特殊实现”
  由于剪枝后的模型依然是标准的密集模型，它可以无缝地在任何CPU、GPU上高效运行，不需要任何特殊的软硬件支持。这使得结构化剪枝的部署非常简单直接，是其在工业界备受青睐的核心原因。
• 缺点：剪枝的粒度太粗，一次性移除整个结构块可能会对模型性能造成较大的、不可逆的损伤。

对比维度	非结构化剪枝	结构化剪枝
移除对象	单个、零散的权重	整个神经元/通道/注意力头
剪后形态	稀疏矩阵（尺寸不变，含大量0）	更小的密集矩阵（尺寸变小）
部署难度	高，需要特殊软硬件支持	低，通用硬件即可加速
精度保持	相对容易	相对困难，易造成较大性能损失

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3 分类方法二：剪枝的结果是否依赖于输入？——静态剪枝 vs. 动态剪枝

这个分类关注的实际上是剪枝决策发生的时间点。

• 静态剪枝 (Static Pruning)：一次性、永久性地做出剪枝决策。在训练前或训练后，根据某个重要性评分（如权重大小、梯度等），决定哪些部分要被移除，然后永久删除它们。这是最传统的剪枝方式。

• 动态剪枝 (Dynamic Pruning)：剪枝决策是输入依赖、实时发生的。模型会根据当前输入的具体内容，动态地决定本次计算要“跳过”或“不激活”哪些部分。这意味着模型的结构在计算层面是动态变化的。

4 总结

• 剪枝是应对大模型高昂成本的关键压缩技术。
• 结构化 vs. 非结构化决定了剪枝的粒度和部署的复杂度。结构化剪枝部署简单，但性能损失风险高；非结构化剪枝灵活，但依赖特殊软硬件。
• 静态 vs. 动态决定了剪枝决策的时机。静态剪枝一劳永逸，动态剪枝按需计算。