文章摘要
【关 键 词】 AI应用、深度学习、模型优化、算法设计、硬件架构
2024年，AI驱动的应用产品如GPT-4o等因其广泛的应用前景而受到广泛关注，这促使大量资源被投入到AI的基础建设中，包括算法研究、数据清洗和算力提升。这些应用产品背后是由大数据训练的大型模型所支撑，例如从2017年的Transformer到2020年的GPT-3，再到2022年的ChatGPT，模型参数量和体量的增长显著提升了模型的生成能力和通用性。
随着生成式任务智能算法模型的扩大，对算力的需求急剧增加，使得高效深度学习领域变得尤为关键。在实际应用中，硬件性能指标如延时、吞吐率、功率、能耗和存储等成为关键考量因素，这些指标反映了用户体验、场景限制和成本控制等多方面的需求。为了优化这些指标，研究者和工程师在算法设计、软件设计和硬件设计等多个层面进行了探索。
在硬件层面，定制化硬件架构设计成为趋势，包括基于FPGA和ASIC的专用硬件架构设计，以及基于存算器件的专用硬件架构设计。这些设计通过考虑神经网络的算法特性和新器件特性，实现更低能耗的计算，提高能效。
软件层面上，开发者需要针对神经网络模型和硬件平台特性实现计算算子或系统软件，并开发编译优化工具，如TVM等机器学习编译框架，以优化神经网络计算流图，提高部署效率。
算法层面上，轻量化算法设计通过调整神经网络的模型结构和数据表示，降低计算、访存和存储开销，从而在延时、吞吐率、功率、能耗和存储容量等指标上实现优化。
《高效深度学习：模型压缩与设计（全彩）》一书围绕轻量化算法设计展开，详细介绍了模型压缩的方法论，包括模块设计、模型剪枝、量化、二值化、神经网络架构搜索和知识蒸馏等。书中还简要介绍了定制化硬件加速器的设计及大语言模型的加速和压缩。
本书适合不同层次的读者，包括初学者、有一定科研经验的读者以及需要工具书辅助解决实际问题的读者。书中不仅提供了高效深度学习领域的整体框架和重要概念，还提供了框架性总结和细分技术及其应用的详细说明，帮助读者快速获得对该领域的整体认知和掌握重要概念。
名家点评中，谢源教授、陈怡然教授和王云鹤部长均对本书给予了高度评价，认为本书系统地解析了压缩、设计与量化神经网络模型的技术，理论结合实践，深入浅出，是快速掌握该领域的理想教材，也是深化理解、拓宽视野、启发创新的宝贵资源。
此外，AI前线还为大家准备了《高效深度学习：模型压缩与设计（全彩）》纸质书籍的抽奖活动，以及《大模型领航者AIGC实践案例集锦》电子书的免费获取活动，以答谢读者的支持。
总之，随着AI技术的快速发展，高效深度学习领域的重要性日益凸显。本书为读者提供了全面、系统的轻量化算法设计方法论，帮助读者在该领域取得突破和创新。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1828字 | 8分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆
