华为昇腾黑科技：让AI推理加速1.6倍！

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

1. 引言

在当今人工智能领域，大模型的推理部署成为制约技术发展的重要因素，尤其是如何在保证高性能的同时实现高效部署。近期，华为诺亚方舟实验室基于昇腾架构推出的Pangu Light框架成为焦点，它成功地解决了上述问题，通过对大模型的结构化剪枝与创新技术的结合，实现了推理加速1.6倍，从而有效打破了「剪枝即降智」的魔咒。

2. 背景分析

随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的规模日益庞大，当前一些著名的预训练大模型（如DeepSeek-V3、Llama 3.1系列、GPT-4等）均拥有数十亿到数百亿的参数。虽然如此巨大的模型在性能上表现优越，但其推理部署的难度也随之增加，许多应用在实际场景中面临瓶颈。

2.1 大模型的推理难题

大模型的参数规模过大，使得推理过程中的计算消耗显著增加，导致延迟和效率低下。尤其是在实际应用中，简单粗暴的剪枝往往会导致模型性能急剧下降。通过激进的剪枝操作，重构模型的过程可能会干扰原有的参数分布和信息流动路径，从而使得模型失稳，难以通过微调恢复。

3. Pangu Light框架的创新

针对当前大模型推理所面临的挑战，华为诺亚方舟实验室提出了Pangu Light框架，核心在于通过对剪枝后的模型进行精心的重构与调整，从而提高模型的稳定性与推理效率。该框架的核心技术如下：

3.1 跨层注意力剪枝（CLAP）

CLAP技术通过联合评估被剪枝层与保留层的注意力机制，确保信息的有效保留。不同于传统的逐层剪枝方式，CLAP能在保留结构的完整性的同时，充分挖掘被剪枝层中的潜在信息，从而实现该信息的再利用。

3.2 稳定化LayerNorm剪枝（SLNP）

在模型的宽度剪枝过程中，RMSNorm层的可学习仿射参数可能会出现急剧变化，影响网络的稳定性。SLNP技术通过对剪枝后的参数进行重初始化，维持了模型的整体稳定性，确保了后续训练微调的有效性。

3.3 Post-RMSNorm融合优化策略

Pangu Light还采用了一种独特的三明治归一化设计，通过在每个Transform器块中增加额外的RMSNorm层，从而增强了模型训练的稳定性，并有效改善了推理过程中的性能。

4. 实验结果

在华为昇腾NPU的支持下，Pangu Light框架经过多个实验展示出优越的性能。实验数据显示，在不同的压缩比下，模型的推理准确率得到了显著保持，对比同类业界模型，Pangu Light表现出更强的竞争力。

4.1 加速比与精度

在推理吞吐量方面，Pangu Light在昇腾硬件平台上表现出了卓越的性能，其压缩后的模型在推理速度上有了显著提升。其中，以32B规模的模型为例，Pangu Light-32B的吞吐量较Qwen3-32B提升了近16.2%。

4.2 消融实验的有效性

通过消融实验，研究团队进一步验证了Pangu Light中各项技术在推理中的独立贡献，特别是SLNP技术的应用为模型的稳定性和性能恢复提供了重要支持。

5. 昇腾赋能下的AI普惠之路

华为诺亚方舟实验室的Pangu Light框架的推出，为大模型的高效部署领域注入了新动能，将人工智能的普惠程度提升至新的高度。结合系统性的结构化剪枝与创新的权重重置与结构调整方法，该框架不仅解决了模型降智的问题，也降低了大模型应用的门槛，为各个行业应用提供了广阔的前景。

在未来，华为和昇腾将持续推动国产计算平台的创新与发展，力求在确保模型精度与效率的基础上，实现更迅速的推理部署和更高收益的技术应用。

6. 结论

华为通过Pangu Light框架所展示出的能力，不仅让我们看到了大模型推理的未来，也昭示着一个更加灵活、高效的人工智能技术生态正在到来。将来随着技术的不断进步，我们期待Pangu Light能够在更多领域发挥其关键作用，为AI的快速发展助力。