大模型剪枝系列——非结构化剪枝、结构化剪枝、动态结构化剪枝

宏观地讲一下“大模型剪枝”核心技术领域中的三大主流范式：非结构化剪枝、结构化剪枝、以及动态结构化剪枝。

这三者代表了模型“瘦身”艺术从“粗放雕琢”到“精细手术”再到“自适应变形”的演进路径。理解它们的区别与联系，是掌握大模型部署与优化精髓的关键。

1. 定义

首先，明确这三种剪枝方法的核心概念。

1.1 非结构化剪枝 (Unstructured Pruning)

• 定义: 在模型的权重矩阵中，移除单个的、零散的权重参数，而不管它们在矩阵中的位置。
• 结果: 原始的稠密权重矩阵（Dense Matrix）会变成一个稀疏矩阵 (Sparse Matrix)，其中大部分元素为零，但非零元素的位置不规则。
• 类比: 想象一本书，把里面所有不重要的单个字词涂黑。书的页数和结构没变，但内容变得稀疏了。

1.2 结构化剪枝 (Structured Pruning)

• 定义: 移除整个的、规则的结构单元，而不是单个权重。
• 被移除的“结构”包括:
  • 通道 (Channel): 在卷积层中移除整个卷积核。
  • 神经元 (Neuron): 在全连接层中移除一整行/列。
  • 注意力头 (Attention Head): 在Transformer中移除一个完整的注意力头。
  • 层 (Layer): 移除整个Transformer层。
• 结果: 模型变得更“窄”或更“浅”，但其内部的权重矩阵仍然是稠密的。
• 类比: 还是那本书，这次我们是把不重要的整个段落、甚至整个章节撕掉。书变薄了，但剩下的每一页内容依然是完整的。

1.3 动态结构化剪枝 (Dynamic Structured Pruning)

• 定义: 这是一种更高级的范式，它在模型运行时（推理阶段），根据当前的输入动态地、有条件地“跳过”某些结构单元。这些结构并未被永久移除，只是在某些计算中被“旁路”掉。
• 核心: 条件计算 (Conditional Computation)。模型学会了判断“对于这个特定的输入，我需要动用哪些计算资源？”
• 结果: 模型本身还是那个完整的大模型，但每次推理的实际计算量（FLOPs）是动态变化的，从而实现平均计算成本的降低。
• 类比: 这次我们拥有一本完整的百科全书。当被问到一个关于“物理”的问题时，我们会动态地跳过所有关于“历史”和“艺术”的章节，只阅读物理相关的部分。书的全部内容都在，但我们只在需要时才查阅特定部分。

2. 区别与联系

这张表格能帮您清晰地把握它们的核心差异：

| 维度  | 非结构化剪枝  | 结构化剪枝  | 动态结构化剪枝  |
||-||-|
| 剪枝对象  | 单个权重 | 整个结构 (通道/头/层) | 推理路径上的结构 |
| 模型状态  | 静态稀疏 (权重矩阵含大量零) | 静态精简 (模型变小、变窄) | 动态激活 (完整模型，计算路径可变) |
| 推理时计算  | 理论FLOPs减少，但需专用硬件/库才能加速 | 直接加速，适配通用CPU/GPU | 平均计算量减少，单次延迟取决于输入 |
| 压缩效果  | 可达极高稀疏度 (90%+) | 压缩率通常适中 (30%-70%) | 不减少存储，只降低运行时计算成本 |
| 实现复杂度  | 相对简单 (基于幅值) | 较复杂 (需评估结构重要性) | 非常复杂 (需训练路由/门控网络) |
| 联系  | | 结构化剪枝是动态剪枝的基础，动态剪枝是一种特殊的、运行时的结构化剪枝。非结构化剪枝可以与后两者结合使用。 | |

3. 各自的技术要素、路径与挑战

3.1 非结构化剪枝

• 技术要素:
  • 重要性度量: 如何判断哪个权重不重要？最经典的是权重幅值 (Magnitude)，认为绝对值越小的权重越不重要。
  • 稀疏度调度: 如何达到目标稀疏度？一次性剪掉还是逐步进行？
• 技术路径 (主流: 迭代剪枝 + 微调):
  • 训练一个稠密的模型。
  • 剪枝: 移除幅值最低的 X% 的权重。
  • 微调: 在稀疏模型上继续训练几个周期，以恢复因剪枝损失的精度。
  • 重复步骤2和3，直到达到目标稀疏度。
• 应用场景:
  • 需要极致模型压缩率，且拥有专用稀疏计算硬件（如NVIDIA A100/H100的稀疏张量核心，Google TPU）的场景。
  • 作为一种分析工具，研究模型中的“关键参数”分布（如彩票假设研究）。
• 技术挑战与解决方案:
  • 挑战: 硬件加速难。通用CPU/GPU处理不规则的稀疏矩阵时，因访存不连续、缓存命中率低等问题，反而可能比计算稠密矩阵更慢。
  • 解决:
    • 软件层面: 使用专门的稀疏计算库（如torch.sparse）。
    • 硬件层面: 部署到支持稀疏计算的NPU/ASIC上。
    • 格式创新: 采用块稀疏 (Block Sparsity)，如NVIDIA的2:4稀疏格式，即在每4个连续的权重中，强制让2个为零。这种半结构化的稀疏模式可以被硬件高效处理，实现了性能与稀疏度的平衡。
• 最新进展:
  • SparseGPT (ICML 2023): 提出一种单次、大规模的剪枝方法，可以在数小时内将GPT-175B这样的大模型剪枝至50%稀疏度，且无需任何微调，性能损失极小。
  • Wanda (NeurIPS 2024 趋势): 发现结合权重幅值和输入激活值大小的乘积，是比单独看权重幅值更准确的重要性度量，同样可以实现免微调的剪枝。

3.2 结构化剪枝

• 技术要素:
  • 结构重要性评估: 这是核心。如何判断整个注意力头或一个通道的重要性？
    • L1正则化: 在训练时对结构的范数（如一个通道所有权重的L1范数）施加正则化，迫使不重要的结构整体趋向于零。
    • 敏感度分析: 逐个屏蔽掉某个结构，观察模型在验证集上性能下降的程度。
    • LAMP (ICLR 2020): 一种更精确的方法，通过二阶信息（Hessian矩阵）来分析层与层之间的相互依赖性，从而计算出每层的最优剪枝率。
• 技术路径:
  • 选择重要性评估方法。
  • 在训练过程中或训练后，计算每个结构的重要性分数。
  • 移除得分最低的结构。
  • 对剪枝后的、更小的模型进行充分的微调。
• 应用场景:
  • 通用硬件加速: 这是结构化剪枝的最大优势。剪枝后得到的更小、更窄的稠密模型，可以在任何CPU/GPU上直接获得性能提升。
  • 模型版本管理: 发布不同尺寸（如Large, Base, Small）的模型系列，这些小模型通常可以通过对大模型进行结构化剪枝+蒸馏得到。
• 技术挑战与解决方案:
  • 挑战: 精度损失大且难以恢复。粗暴地移除整个结构，对模型功能的影响是巨大的。
  • 解决:
    • 层级自适应压缩: 不要对所有层使用相同的剪枝率。使用LAMP等方法为不同敏感度的层分配不同的剪枝率。
    • 知识蒸馏协同: 在微调剪枝后的模型时，使用原始的大模型作为“教师”，通过知识蒸馏来指导小模型的恢复，效果远好于仅用原始数据微调。
    • 宽度扩展补偿 (Depth-Width Tradeoff): 有研究表明，在剪掉某些层（深度减少）后，适当增加剩余层的宽度（如增加注意力头的数量），可以在保持FLOPs不变的情况下提升性能。
• 最新进展:
  • LoRA-Pruning (AdaLoRA, ICLR 2023): 在LoRA微调过程中，动态地剪枝LoRA适配器的秩，实现了微调和结构化压缩一步到位。
  • Auto-Pruner (CVPR 2024): 利用神经架构搜索（NAS）技术，自动搜索最优的剪枝结构组合，而非依赖人工规则。

3.3 动态结构化剪枝

• 技术要素:
  • 路由/门控网络 (Router/Gating Network): 这是一个轻量级的神经网络，负责为每个输入token决策应该“激活”哪些专家或“跳过”哪些层。这是动态剪枝的“大脑”。
  • 专家模块 (Experts): 在MoE（Mixture-of-Experts）架构中，路由网络选择激活哪些专家。
  • 跳过机制 (Skipping Mechanism): 在动态深度（Dynamic Depth）模型中，路由网络决定是否执行当前层。
• 技术路径:
  • 架构设计: 将原始的密集模块（如FFN层）替换为MoE层，或在每个Transformer层前增加一个“跳过”决策模块。
  • 联合训练: 同时训练主干模型和所有路由/门控网络。这通常需要设计特殊的辅助损失函数（如负载均衡损失），以避免某些专家被过度使用而另一些被“饿死”。
  • 推理: 模型根据输入，实时进行路由决策，执行条件计算。
• 应用场景:
  • 超大规模模型推理: 这是MoE架构（一种动态结构化剪枝的极致体现）的核心应用。像GPT-4、Mixtral等模型，通过每次只激活一小部分“专家”，实现了在可控的计算成本下，拥有数万亿的潜在参数容量。
  • 延迟敏感型应用: 对于交互式对话等场景，可以通过动态跳过某些层来处理“简单”的输入，从而大幅降低平均响应时间。
• 技术挑战与解决方案:
  • 挑战1: 路由开销。 门控网络的计算本身也是有开销的。
  • 解决: 门控网络设计得极其轻量；使用预测预热（Prefetching）技术，提前预测可能需要的专家并加载。
  • 挑战2: 训练不稳定。 门控和主干的联合训练非常困难，容易出现梯度消失或模式崩溃。
  • 解决: 采用分阶段训练（先训练主干，再固定主干训练路由）；设计精巧的噪声策略和辅助损失函数。
• 最新进展:
  • DeepSeek-V2 (2024): 提出了一种新颖的MoE架构，通过共享专家和MLA（Multi-head Latent Attention）技术，进一步降低了MoE的推理成本和显存占用。
  • DyFormer (ACL 2024): 专为视频理解设计，可以根据每帧画面的内容复杂度，动态决定处理该帧所用的网络深度，在复杂场景用大算力，在静态场景用小算力，平均节省40%计算。

4. 当前实践与案例

4.1 非结构化剪枝实践

• LLaMA-65B极致压缩：使用Optimal Brain Surgeon(OBS)算法，在80%稀疏度下保持93%的MMLU精度
• 工业部署：NVIDIA TensorRT对稀疏模型支持2:4结构化稀疏，A100实测1.5倍加速

4.2 结构化剪枝案例

• Vision Transformer：MobileViT通过通道剪枝实现3×加速，ImageNet精度仅降0.8%
• BERT加速：通过注意力头剪枝，在SQuAD上实现40% FLOPs减少，精度损失<1%

4.3 动态剪枝前沿

• 微软DejaVu：动态跳过Transformer层，使GPT-3推理提速2.3倍
• Google Pathway系统：万亿参数模型动态激活专家，仅调用0.3%参数处理查询

5. 最新研究突破

5.1 非结构化方向

• SparseGPT (ICML2023)：单次剪枝无需微调，175B模型30分钟剪枝至50%稀疏
• Wanda (NeurIPS2024)：权重与激活联合重要性评估，优于传统幅度剪枝

5.2 结构化创新

• Auto-Pruner (CVPR2024)：NAS自动搜索剪枝结构，ResNet-50压缩3×精度超MobileNet-V3
• Block Expansion (ICLR2024)：剪枝后重组残差块，在同等FLOPs下精度提升1.2%

5.3 动态剪枝进展

• DyFormer (ACL2024)：时序感知动态深度，视频理解任务节省40%计算
• Gating-VQA (CVPR2024)：多模态动态路由，VQA任务计算量减少60%

6. 技术预测

6.1 软硬件协同设计

• 专用指令集支持动态稀疏计算（如RISC-V VPU扩展）
• 存内计算(Memristor)处理非结构化稀疏

6.2 生成模型特异化

• Diffusion模型时序动态剪枝（早期步数用大网，后期用小网）
• LLM知识分层（重要知识保留稠密矩阵，边缘知识稀疏存储）

6.3 量子化协同压缩

• 4-bit量化+60%稀疏度实现10×压缩（前沿实验室已达成）
• 稀疏感知量化(SAQ)避免稀疏区域量化误差放大

7. 未来趋势

**7.1 三剪枝融合范式:

未来的模型优化将不再是单一技术的胜利，而是三者的融合。一个典型的尖端流程可能是：

• 训练时: 采用动态结构化剪枝（如MoE）构建具有巨大容量和条件计算能力的基础模型。
• 部署前: 对训练好的MoE模型进行结构化剪枝，移除那些在真实世界任务中极少被激活的“僵尸专家”。
• 最终优化: 对剪枝后的模型权重进行非结构化剪枝（如2:4稀疏格式）和量化，以在专用硬件上获得极致性能。

7.2 软硬件协同设计:

• 未来的AI芯片将内置更灵活的动态计算调度单元，可以直接原生支持动态剪枝的路由和跳过逻辑，最大化硬件效率。
• 存内计算（In-Memory Computing）等新硬件范式，可能会彻底改变非结构化稀疏计算的成本模型，使其重新焕发活力。

7.3 生成模型特异化:

• 针对Diffusion等生成模型，将出现时序动态剪枝：在生成的早期步骤（构建轮廓）使用大模型，在后期步骤（精调细节）自动切换到剪枝后的小模型。

8. 技术伦理警示

【注意】模型压缩可能加剧偏见问题——重要功能密集化可能放大模型对主流数据的偏向。建议在剪枝目标函数中加入公平性约束项。

猫哥说：

以下是猫哥不负责猜测，如果有不同意见，那么一定是您说得对！

单一剪枝技术已近极限，将三者结合的“组合拳”才是出路。我构思了一个具体的、三步走的融合流程

• 三剪枝融合范式: 未来的SOTA流程很可能是：先用动态结构化剪枝（MoE）训练一个潜力巨大的基础模型，然后用结构化剪枝砍掉不常用的专家，最后用非结构化剪枝（2:4稀疏）和量化做最终的硬件压榨。
• 软硬件协同设计: AI芯片将原生支持动态计算，而新硬件范式（如存内计算）可能让非结构化剪枝“王者归来”。
• 生成模型特异化: 针对Diffusion等模型，会出现根据生成步骤动态调整模型大小的“时序动态剪枝”。