21天学会基于 Linux 的 NPU 固件开发--12.2 大模型端侧部署挑战：量化/剪枝/蒸馏

目录

12.2 大模型端侧部署挑战：量化/剪枝/蒸馏

一、量化 (Quantization)：精度的极限压缩

1. 技术演进：从 PTQ 到 AWQ

2. 实战代码示例 (基于 llama.cpp / GGUF)

二、剪枝 (Pruning)：结构的稀疏化革命

1. 非结构化剪枝 (Unstructured Pruning)

2. 结构化剪枝 (Structured Pruning) —— 端侧首选

3. 动态推理 (Early Exiting)

三、蒸馏 (Distillation)：小模型的大智慧

1. 黑盒蒸馏 (Black-box KD)

2. 白盒蒸馏 (White-box KD)

3. 端到端蒸馏流程示例

四、综合部署策略：三位一体

五、挑战与未来方向

💡 思考题

12.2 大模型端侧部署挑战：量化/剪枝/蒸馏

背景变迁：
时间来到 2026 年，大语言模型（LLM）和多模态模型（LMM）的参数量已从 2023 年的百亿级跃升至万亿级。然而，边缘设备（如 RK3588、Jetson Orin、RISC-V 高性能板卡）的内存带宽和算力增长遵循摩尔定律，远慢于模型参数的增长速度。

核心矛盾：
如何在4GB-16GB 显存/内存的限制下，运行7B-70B参数量的模型，并保证<500ms** 的首字延迟（TTFT）和 **>20 tokens/s的生成速度？