告别卡脖子，华为黑科技破局！昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒

主要观点总结

华为诺亚方舟实验室提出了Pangu Light框架，该框架结合了结构化剪枝技术和创新性的「剪枝后权重重置与结构调整」理念，旨在解决大模型部署的难题。Pangu Light框架通过跨层注意力剪枝（CLAP）和稳定化LayerNorm剪枝（SLNP）两大技术，实现了模型的高效压缩和推理加速，同时保持了高模型精度。该框架在华为昇腾NPU AI处理器上进行了实验验证，展现了卓越的「精度-效率」均衡艺术。这是软硬件协同设计理念的又一次成功实践。

关键观点总结

关键观点1: Pangu Light框架的主要特点

结合结构化剪枝技术和创新性的「剪枝后权重重置与结构调整」理念，旨在解决大模型部署的难题。

关键观点2: Pangu Light框架的技术亮点

通过跨层注意力剪枝（CLAP）和稳定化LayerNorm剪枝（SLNP）两大技术，实现了模型的高效压缩和推理加速。

关键观点3: Pangu Light框架的实验验证

在华为昇腾NPU AI处理器上进行了实验验证，展现了卓越的「精度-效率」均衡艺术，并充分证明了其软硬件协同优化的有效性。

关键观点4: Pangu Light框架的意义

这是软硬件协同设计理念的又一次成功实践，为业界提供了在保证高性能前提下降低大模型应用门槛的极有前途的路径。

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   新智元报道   编辑：定慧  Aeneas 【新智元导读】 大模型越来越大，推理部署却举步维艰？就在刚刚，华为诺亚提出的Pangu Light框架，一举打破了「剪枝即降智」魔咒，揭示出LLM瘦身的新路径。毫无疑问，算法创新与国产平台的结合，还将爆发出无法想象的巨大潜力！ LLM 发展到今天，下一步该往哪个方向探索？ 显然，如今最明显的一个问题就是，大模型的参数规模还是太大了 ——DeepSeek-V3 的参数为 671B ， Llama 3.1 系列最大为 405B ， GPT-4o 为 200B ， Claude 3.5 Sonnet 为 175B 。 参数规模在不断增长，高昂的计算成本和推理延迟，该怎么破？ 显然，无论推理还是部署，离开了老黄的「卡」，都将寸步难行。 假设真到了这一天，我们将不得不面临这一窘境时，不打无准备之仗，就是最好的策略。 这里，就引出了一个关键问题 —— 如何将算法创新，与国 ………………………………