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 AWQ2. 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？