"《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》围绕大模型轻量化这一主题，系统地阐述大模型轻量化的基本理论与实现方法，旨在提升模型的部署效率和计算性能。全书分为3部分，共10章。第1部分（第1～5章），介绍大模型的背景与面临的问题，以及Transformer和MoE架构的基本原理；重点讲解模型压缩、训练加速和推理优化等核心技术，包括量化、蒸馏和剪枝等，并通过实际案例验证其效果。第2部分（第6、7章），重点介绍端侧学习与计算引擎优化策略，尤其是动态Batch和异构执行的工程实现。第3部分（第8～10章），针对高性能算子库与手工算子开发，分别以cuDNN、NEON、CUDA等为代表，揭示算子优化的细节，最后，以国产开源模型DeepSeek-V3为例，展现从训练到推理的综合优化方案。 《大模型轻量化:模型压缩与训练加速》提供全面实用的轻量化方法论，结合丰富代码示例与实践案例，适合从事大模型开发与优化的工程师，也为研究人员提供深入探讨的素材与视角，助力解决大模型训练与推理中的实际问题。"

梁志远，博士，毕业于北京航空航天大学。长期从事人工智能、大语言模型的开发，专注于深度学习、自然语言处理、数据分析与智能决策等领域。主持或参与多项科研项目，涵盖模型训练优化、知识蒸馏、自动推理与多模态学习等方向。致力于推动人工智能技术在工业应用、智能交互与数据驱动中的实践与发展。

前 言 在人工智能迅猛发展的浪潮中，大规模神经网络模型凭借其卓越性能，已然成为自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的核心竞争力。然而，大模型复杂度与资源需求的急剧膨胀，让如何在确保精度的同时，大幅削减计算成本、提升部署效率，成为了产业界与学术界共同瞩目的焦点。 本书的创作灵感，正是源自业界对于大模型轻量化愈发迫切的需求。近年来，Transformer 和 Mixture of Experts（MoE）等前沿架构引领了深度学习的革新潮流，但也带来了对计算资源的巨额消耗。在此背景下，模型压缩技术如量化、剪枝和蒸馏应运而生，为破解资源瓶颈提供了有力武器，而工程优化策略则进一步夯实了其实践基础。本书紧紧围绕这一主题，全面探讨大模型轻量化技术，包括模型压缩、训练与推理加速、端侧学习与计算引擎优化，结合实际案例与工程实现，助力提升大模型的部署效率与计算性能。 本书共分为3部分： 第1部分（第1~5章），主要阐述了大模型轻量化的基本理论。第1章概述了大模型的兴起背景与技术挑战，以Transformer与MoE架构为例，分析其在性能与计算复杂度上的权衡。第2~5章从理论和实践出发，探讨模型压缩的多种技术路径，通过实际案例说明其在提升效率与降低存储需求方面的具体应用。为帮助读者深入理解，书中附有精心设计的代码示例和测试数据，验证模型轻量化的实际效果。 第2部分（第6、7章），基于第1部分的理论沉淀，深入拓展模型轻量化理论，并以代码实践加以诠释。在第6章介绍了端侧学习、计算引擎优化和资源分配等领域的关键技术。端侧学习章节特别关注联邦学习及其在隐私保护中的应用；计算引擎优化部分则涵盖动...