Thanos: A Block-wise Pruning Algorithm for Efficient Large Language Model Compression

📄 arXiv: 2504.05346v1 📥 PDF

作者: Ivan Ilin, Peter Richtarik

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.PF

发布日期: 2025-04-06

备注: 8 pages, 3 Figures, 3 Tables, 2 Algorithms, paper comes with Appendix

💡 一句话要点

Thanos：一种用于高效压缩大语言模型的块状剪枝算法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型压缩 权重剪枝 结构化剪枝 非结构化剪枝 自适应掩码 硬件加速 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM压缩方法在保持精度和适应不同硬件加速架构方面存在挑战。
  2. Thanos采用块状剪枝和自适应掩码，动态调整权重重要性，实现灵活的稀疏模式。
  3. 实验表明，Thanos在结构化剪枝上达到SOTA，非结构化剪枝上优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的权重剪枝算法Thanos，旨在通过移除冗余权重来减少大型语言模型（LLM）的内存占用并提高计算效率，同时保持准确性。Thanos引入了一种块状剪枝策略，该策略采用自适应掩码，可以动态调整权重的重要性，从而实现灵活的稀疏模式和结构化格式，例如针对硬件加速优化的$n:m$稀疏性。实验评估表明，Thanos在结构化剪枝方面实现了最先进的性能，并且在非结构化剪枝方面优于现有方法。通过为模型压缩提供一种高效且适应性强的方法，Thanos为在资源受限的环境中部署大型模型提供了一种实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）的压缩问题，具体来说，是如何在保持模型精度的前提下，减少模型的内存占用和提高计算效率。现有方法，尤其是在结构化剪枝方面，可能无法充分利用硬件加速的优势，或者在非结构化剪枝方面性能不佳。

核心思路：Thanos的核心思路是采用块状剪枝策略，并引入自适应掩码来动态调整权重的重要性。通过块状剪枝，可以更好地适应硬件加速，而自适应掩码则允许模型根据权重的重要性灵活地调整稀疏模式。

技术框架：Thanos算法主要包含以下几个阶段：首先，确定需要剪枝的层或块。然后，计算每个块中权重的“重要性”得分。接下来，根据这些得分，使用自适应掩码来确定哪些权重应该被剪枝。最后，对模型进行微调，以恢复剪枝造成的精度损失。整个过程可以迭代进行，逐步提高模型的稀疏度。

关键创新：Thanos的关键创新在于其块状剪枝策略和自适应掩码机制。块状剪枝允许模型利用硬件加速，例如$n:m$稀疏性，而自适应掩码则使得模型能够根据权重的重要性动态地调整稀疏模式，从而在精度和效率之间取得更好的平衡。与传统的全局剪枝方法相比，Thanos更加灵活和高效。

关键设计：Thanos的关键设计包括：1）块大小的选择：需要根据硬件架构和模型结构进行调整；2）重要性得分的计算方法：可以使用权重的绝对值、梯度或其他指标；3）自适应掩码的更新策略：需要平衡剪枝的激进程度和精度损失；4）微调策略：需要选择合适的学习率和训练轮数，以恢复剪枝造成的精度损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Thanos在结构化剪枝方面取得了最先进的性能，并在非结构化剪枝方面优于现有方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。该算法能够有效地减少模型的内存占用和提高计算效率，同时保持较高的模型精度，为大型语言模型的压缩提供了一种有效的解决方案。

🎯 应用场景

Thanos算法可广泛应用于资源受限环境中的大型语言模型部署，例如移动设备、边缘计算设备等。通过高效的模型压缩，Thanos能够降低模型的存储需求和计算复杂度，从而使得这些设备能够运行更大、更复杂的模型，并提升用户体验。此外，该算法还可以应用于云计算平台，降低模型部署的成本。

📄 摘要（原文）

This paper presents Thanos, a novel weight-pruning algorithm designed to reduce the memory footprint and enhance the computational efficiency of large language models (LLMs) by removing redundant weights while maintaining accuracy. Thanos introduces a block-wise pruning strategy with adaptive masks that dynamically adjust to weight importance, enabling flexible sparsity patterns and structured formats, such as $n:m$ sparsity, optimized for hardware acceleration. Experimental evaluations demonstrate that Thanos achieves state-of-the-art performance in structured pruning and outperforms existing methods in unstructured pruning. By providing an efficient and adaptable approach to model compression, Thanos offers a practical solution for deploying large models in resource-constrained environments.