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随着深度学习模型的参数量从百万级跃升至千亿级，部署和推理的计算、存储、带宽压力急剧增加。尤其在边缘设备和低延迟应用中，庞大的模型不仅占用显存，还拖慢推理速度。 模型压缩与加速技术（量化、剪枝、蒸馏等）就是为了解决这个问题：在尽可能保持精度的前提下，降低模型大小和推理延迟。 1. 量化（Quantization） 量化是将模型参数和计算过程从高精度（FP32）
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