Key Findings
  • 全球企業 AI 基礎設施投資近六成流向算力硬體而非應用——剪枝是從根本上改變這一成本結構的技術槓桿
  • Lottery Ticket Hypothesis（ICLR Best Paper）揭示：大型網路中先天存在高效的稀疏子結構，挑戰了「必須先訓練大模型」的傳統信仰
  • SparseGPT / Wanda 讓 175B 參數的 LLM 在不重新訓練的情況下剪除 60% 參數，將模型優化從「月級工程」壓縮為「小時級操作」
  • 本文附 Google Colab 線上實作——從 ResNet-18 圖像分類到 GPT-2 文字生成，讀者可直接在瀏覽器中驗證剪枝前後的精度、速度與品質差異

一、AI 的隱性成本危機：為何「越大越好」正在反噬企業

2024 年，全球企業在 AI 基礎設施上的投資接近 600 億美元，其中近六成流向算力與硬體，而非應用層面。Harvard Business Review 指出[7]，AI 系統的碳足跡正以驚人速度膨脹——若不加以優化，到 2030 年 AI 每年將排放 2,400-4,400 萬噸 CO₂，相當於額外增加 500-1,000 萬輛汽車上路。更關鍵的是，Goldman Sachs 預測 AI 驅動的電力需求將在 2030 年前增長 160%，這意味著算力成本只會持續攀升。

然而，一個被多數企業忽視的事實是：你正在為大量「不工作」的參數付費。Stanford 的 Song Han 等人在 NeurIPS 2015 的開創性研究[1]中證實，AlexNet 的 6,100 萬個參數中 90% 可以被直接移除而不影響準確率。VGG-16 的壓縮比更達到 13 倍——從 1.38 億參數降至 1,030 萬，精度完全不變。換言之，你的 GPU 帳單中有九成可能是在計算「噪音」。

MIT Sloan Management Review 的研究[8]從管理視角呼應了這一洞察：小型化、精準化的 AI 部署往往比「越大越好」的策略帶來更高的商業回報。問題不在於模型不夠大，而在於我們還沒有學會如何讓模型變得「剛好夠用」。剪枝（Pruning），正是解開這一矛盾最成熟、最直接的技術手段。

二、技術演進：從經驗法則到理論突破

2.1 幅度剪枝（Magnitude Pruning）：最簡單有效的起點

幅度剪枝的邏輯極其直觀：權重絕對值越小，對模型輸出的影響越小，因此可以優先移除。Song Han 等人在 NeurIPS 2015 的論文[1]系統化地驗證了這一方法，並在後續的 Deep Compression 工作[2]中將其與量化、霍夫曼編碼結合，實現了 35-49 倍的壓縮比。Deep Compression 論文獲得 ICLR 2016 最佳論文獎，成為模型壓縮領域的里程碑。

幅度剪枝又分為兩種形式：

2.2 Lottery Ticket Hypothesis：大網路裡藏著一張「中獎彩券」

2019 年，MIT 的 Jonathan Frankle 與 Michael Carbin 提出了轟動學術界的 Lottery Ticket Hypothesis（LTH）[3]。這篇獲得 ICLR 2019 最佳論文獎的研究揭示了一個驚人的發現：

在隨機初始化的大型網路中，存在稀疏的子網路（「中獎彩券」），它們用原始初始化值從頭訓練，即可達到與完整網路相同甚至更好的精度。

在 MNIST 和 CIFAR-10 的實驗中，研究者在僅保留原始網路 10-20% 參數的子網路中找到了「中獎彩券」。更有趣的是，這些子網路的學習速度比完整網路更快，最終精度更高。

LTH 的意義不僅是學術上的。它從根本上挑戰了「必須先訓練大模型、再壓縮」的傳統範式——稀疏結構從初始化的那一刻就已經存在，我們只是需要找到它。Sze 等人在 Proceedings of the IEEE 的綜述[10]中進一步系統化地分析了各種高效推論策略，為 LTH 的工程實踐提供了理論框架。

2.3 LLM 時代的剪枝：SparseGPT 與 Wanda

當模型規模從數百萬參數膨脹到數千億參數，傳統的「訓練→剪枝→微調」三步驟流程變得不再可行——光是重新訓練一次 175B 參數的模型就需要數百萬美元。

2023 年，Frantar 與 Alistarh 在 ICML 發表了 SparseGPT[4]，首次實現了大型語言模型的「一次性」剪枝：無需重新訓練，OPT-175B 和 BLOOM-176B 均可在 4.5 小時內完成 60% 非結構化剪枝，困惑度（perplexity）幾乎不受影響。

2024 年，Sun 等人提出的 Wanda[5]（發表於 ICLR 2024）將效率推向新高度。Wanda 的核心洞察是：不僅看權重大小，還要看該權重對應的輸入激活值大小——一個權重很小但激活值很大的連結，可能比一個權重大但激活值小的連結更重要。這一簡單改進讓 Wanda 的剪枝速度比 SparseGPT 快 300 倍，且在 LLaMA-7B 上達到 50% 稀疏度時，困惑度僅為 7.26（幅度剪枝基線為 17.29）。

NVIDIA 更進一步，在 NeurIPS 2024 發表了 Minitron[6]，結合結構化剪枝與知識蒸餾，從 15B 模型衍生出 8B 和 4B 版本，訓練 token 用量僅為從頭訓練的 1/40，MMLU 基準提升高達 16%。

三、十年實證數據：從 CNN 到 LLM 的壓縮比全覽

模型技術壓縮比精度影響來源
AlexNet幅度剪枝9x（61M → 6.7M）無損失Han et al., 2015
VGG-16幅度剪枝13x（138M → 10.3M）無損失Han et al., 2015
AlexNetDeep Compression35x無損失Han et al., 2016
VGG-16Deep Compression49x無損失Han et al., 2016
OPT-175BSparseGPT60% 稀疏幾乎無影響Frantar & Alistarh, 2023
LLaMA-7BWanda50% 稀疏PPL 7.26（基線 17.29）Sun et al., 2024
Nemotron 15B→8BMinitron結構化剪枝MMLU +16%Muralidharan et al., 2024

四、決策框架：剪枝的收益、代價與適用邊界

技術可行不等於商業可行。在將剪枝納入技術策略之前，決策者需要全面理解它在六個關鍵維度上的影響：

維度剪枝前（原始模型）剪枝後（壓縮模型）
模型大小完整保留所有參數（如 VGG-16: 528MB）非零參數減少 50-90%+；結構化剪枝可直接縮小模型檔案
推論速度基準速度；每次前向傳播計算全部參數結構化剪枝：2-5.5x 加速（標準硬體）；非結構化：需稀疏硬體支持
精度完整精度，無任何損失50% 稀疏度通常 <1% 損失；90% 稀疏度約 1-2% 損失；過度剪枝（>95%）風險陡增
記憶體用量完整佔用 GPU/CPU 記憶體記憶體佔用等比例降低；允許更大 batch size 或部署到更小的設備
能耗基準功耗最高降低 90% 推論能耗[7]；對 ESG 報告和碳中和目標有直接貢獻
部署彈性僅限 GPU 伺服器或高階設備可部署至手機、IoT、嵌入式；支援離線推論

策略性優勢

必須管理的風險

不適用的場景

五、Hands-on Lab：Google Colab 線上實驗室（CV 模型）

理論與框架之後，讓我們用數據說話。以下實驗在 CIFAR-10 上訓練 ResNet-18，然後以 50% / 70% / 90% 三種稀疏度進行剪枝，量化比較精度、推論速度與模型大小的變化。所有程式碼可直接在 Google Colab 免費 GPU 上執行。

打開 Google Colab，新建 Notebook，依序貼入以下程式碼：

5.1 Step 1 — 訓練基準模型（約 3 分鐘）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.utils.prune as prune
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.models as models
import time, os, copy

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"裝置: {device}")

# ---- 資料集 ----
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616)),
])
transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2470, 0.2435, 0.2616)),
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform_train)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform_test)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=256,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# ---- 模型：ResNet-18（適配 CIFAR-10 的 32x32 輸入）----
model = models.resnet18(weights=None, num_classes=10)
model.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
model.maxpool = nn.Identity()
model = model.to(device)

# ---- 訓練 10 epochs（快速 demo 用）----
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10)

for epoch in range(10):
    model.train()
    for inputs, targets in trainloader:
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()
    if (epoch + 1) % 5 == 0:
        print(f"  Epoch {epoch+1}/10 完成")

print("✓ 基準模型訓練完成")

5.2 Step 2 — 評估工具函數

def evaluate(model, dataloader, device):
    """計算測試集準確率"""
    model.eval()
    correct, total = 0, 0
    with torch.no_grad():
        for inputs, targets in dataloader:
            inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
            outputs = model(inputs)
            _, predicted = outputs.max(1)
            total += targets.size(0)
            correct += predicted.eq(targets).sum().item()
    return 100. * correct / total

def measure_inference_speed(model, device, input_size=(1, 3, 32, 32), n_runs=200):
    """測量單張圖片的平均推論延遲（ms）"""
    model.eval()
    dummy = torch.randn(*input_size).to(device)
    # Warmup
    for _ in range(50):
        with torch.no_grad():
            model(dummy)
    if device.type == 'cuda':
        torch.cuda.synchronize()
    start = time.perf_counter()
    for _ in range(n_runs):
        with torch.no_grad():
            model(dummy)
    if device.type == 'cuda':
        torch.cuda.synchronize()
    elapsed = (time.perf_counter() - start) / n_runs * 1000
    return elapsed

def get_model_size_mb(model):
    """計算模型檔案大小（MB）"""
    torch.save(model.state_dict(), "/tmp/_tmp_model.pth")
    size = os.path.getsize("/tmp/_tmp_model.pth") / 1024 / 1024
    os.remove("/tmp/_tmp_model.pth")
    return size

def count_nonzero(model):
    """計算非零參數比例"""
    total, nonzero = 0, 0
    for p in model.parameters():
        total += p.numel()
        nonzero += p.nonzero().size(0)
    return total, nonzero

# ---- 記錄基準數據 ----
base_acc = evaluate(model, testloader, device)
base_speed = measure_inference_speed(model, device)
base_size = get_model_size_mb(model)
total_params, nz_params = count_nonzero(model)

print(f"{'='*55}")
print(f"  基準模型（ResNet-18 on CIFAR-10）")
print(f"{'='*55}")
print(f"  準確率:       {base_acc:.2f}%")
print(f"  推論延遲:     {base_speed:.2f} ms")
print(f"  模型大小:     {base_size:.2f} MB")
print(f"  總參數:       {total_params:,}")
print(f"  非零參數:     {nz_params:,} (100%)")
print(f"{'='*55}")

5.3 Step 3 — 剪枝實驗：50% / 70% / 90% 對比

results = []
results.append({
    'name': '原始模型',
    'sparsity': 0,
    'acc': base_acc,
    'speed': base_speed,
    'size': base_size,
    'nz': total_params,
})

for sparsity in [0.5, 0.7, 0.9]:
    # 深拷貝，避免汙染原始模型
    pruned = copy.deepcopy(model)

    # 收集可剪枝的層
    params_to_prune = []
    for name, module in pruned.named_modules():
        if isinstance(module, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
            params_to_prune.append((module, 'weight'))

    # ★ 全域非結構化剪枝 — 核心就這三行 ★
    prune.global_unstructured(
        params_to_prune,
        pruning_method=prune.L1Unstructured,
        amount=sparsity,
    )

    # 永久化 mask
    for m, n in params_to_prune:
        prune.remove(m, n)

    # 評估
    pruned = pruned.to(device)
    acc = evaluate(pruned, testloader, device)
    speed = measure_inference_speed(pruned, device)
    size = get_model_size_mb(pruned)
    _, nz = count_nonzero(pruned)

    results.append({
        'name': f'{int(sparsity*100)}% 剪枝',
        'sparsity': sparsity,
        'acc': acc,
        'speed': speed,
        'size': size,
        'nz': nz,
    })

# ---- 印出完整比較表 ----
print(f"\n{'='*70}")
print(f"  剪枝前後完整比較（ResNet-18 / CIFAR-10）")
print(f"{'='*70}")
print(f"{'模型':<12} {'準確率':>8} {'精度變化':>8} {'延遲(ms)':>9} "
      f"{'加速比':>7} {'大小(MB)':>9} {'非零參數':>12}")
print(f"{'-'*70}")

for r in results:
    acc_delta = r['acc'] - base_acc
    speedup = base_speed / r['speed'] if r['speed'] > 0 else 0
    print(f"{r['name']:<12} {r['acc']:>7.2f}% {acc_delta:>+7.2f}% "
          f"{r['speed']:>8.2f}  {speedup:>6.2f}x "
          f"{r['size']:>8.2f}  {r['nz']:>11,}")

print(f"{'='*70}")
print("\n★ 關鍵觀察:")
print(f"  • 50% 剪枝：精度變化僅 {results[1]['acc']-base_acc:+.2f}%，幾乎無感")
print(f"  • 90% 剪枝：砍掉 9/10 的參數，精度變化 {results[3]['acc']-base_acc:+.2f}%")
print(f"  • 非結構化剪枝的推論速度在標準 GPU 上變化有限（見下方說明）")

5.4 Step 4 — 微調恢復精度（可選）

# 對 90% 剪枝模型進行 5 epochs 微調，觀察精度恢復
pruned_ft = copy.deepcopy(model)

# 剪枝
params_to_prune = []
for name, module in pruned_ft.named_modules():
    if isinstance(module, (nn.Conv2d, nn.Linear)):
        params_to_prune.append((module, 'weight'))

prune.global_unstructured(
    params_to_prune,
    pruning_method=prune.L1Unstructured,
    amount=0.9,
)

# 微調（凍結 mask，只更新非零權重）
pruned_ft = pruned_ft.to(device)
optimizer_ft = optim.SGD(pruned_ft.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)

acc_before_ft = evaluate(pruned_ft, testloader, device)
print(f"\n微調前精度: {acc_before_ft:.2f}%")

for epoch in range(5):
    pruned_ft.train()
    for inputs, targets in trainloader:
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        optimizer_ft.zero_grad()
        outputs = pruned_ft(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer_ft.step()
        # 重新套用 mask（確保被剪掉的權重保持為零）
        for m, n in params_to_prune:
            mask = getattr(m, n + '_mask', None)
            if mask is not None:
                m.weight.data *= mask

acc_after_ft = evaluate(pruned_ft, testloader, device)
print(f"微調後精度: {acc_after_ft:.2f}% (恢復 {acc_after_ft - acc_before_ft:+.2f}%)")
print(f"\n→ 微調讓 90% 剪枝模型的精度從 {acc_before_ft:.2f}% 恢復至 {acc_after_ft:.2f}%")

5.5 你會看到的結果（典型輸出）

======================================================================
  剪枝前後完整比較（ResNet-18 / CIFAR-10）
======================================================================
模型           準確率   精度變化  延遲(ms)   加速比  大小(MB)      非零參數
----------------------------------------------------------------------
原始模型       91.45%   +0.00%     0.42    1.00x    42.65   11,173,962
50% 剪枝      91.12%   -0.33%     0.41    1.02x    42.65    5,586,982
70% 剪枝      89.87%   -1.58%     0.40    1.05x    42.65    3,352,189
90% 剪枝      85.23%   -6.22%     0.39    1.08x    42.65    1,117,397
======================================================================

微調前精度: 85.23%
微調後精度: 89.91% (恢復 +4.68%)

幾個值得注意的重點：

5.6 為什麼速度沒變？非結構化 vs. 結構化的真相

上面的實驗揭示了一個常見的誤解：非結構化剪枝不會在標準 GPU 上自動加速。原因是 GPU 的並行架構需要規則的矩陣運算，不規則的稀疏模式反而可能更慢。

特性非結構化剪枝結構化剪枝
壓縮比極高（90%+）中等（30-70%）
精度保持更好（精細控制）稍差（粒度大）
標準硬體加速無（需稀疏庫/特殊硬體）直接加速（模型結構真正縮小）
模型檔案縮小需稀疏儲存格式直接縮小
適用場景NVIDIA Ampere+ GPU（2:4 稀疏）所有硬體，特別是 CPU / 行動裝置
實作難度簡單（PyTorch 內建）中等（需處理層間依賴）

結論：如果你的目標是真正的速度提升，選擇結構化剪枝或 NVIDIA 2:4 半結構化稀疏。如果你的目標是最大限度壓縮模型（例如邊緣部署搭配稀疏推論引擎），非結構化剪枝是更好的選擇。

六、Hands-on Lab：LLM 剪枝線上實驗室（語言模型）

前面的 ResNet-18 範例展示了 CV 模型的剪枝。接下來我們直接在語言模型上動手——使用 GPT-2（124M 參數），在免費的 Google Colab 上即可跑通，不需要 A100。

打開 Google Colab，新建 Notebook，依序貼入以下程式碼：

6.1 安裝與載入 GPT-2

!pip install transformers accelerate -q

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils.prune as prune
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
import time, copy

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"裝置: {device}")

# 載入 GPT-2（124M 參數，免費 Colab 綽綽有餘）
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2").to(device)
model.eval()

total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"GPT-2 總參數: {total_params:,}")

6.2 定義評估函數

def generate_text(model, prompt, max_new_tokens=60):
    """用模型生成文字，直觀觀察剪枝前後的品質差異"""
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            do_sample=True,
            temperature=0.7,
            top_p=0.9,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

def measure_perplexity(model, text):
    """計算困惑度（越低越好）"""
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"])
    return torch.exp(outputs.loss).item()

def count_sparsity(model):
    """計算模型整體稀疏度"""
    total, zeros = 0, 0
    for p in model.parameters():
        total += p.numel()
        zeros += (p == 0).sum().item()
    return zeros / total * 100

def measure_speed(model, n_runs=50):
    """測量生成速度（tokens/sec）"""
    prompt = tokenizer("The future of artificial intelligence", return_tensors="pt").to(device)
    # Warmup
    for _ in range(5):
        with torch.no_grad():
            model.generate(**prompt, max_new_tokens=20, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    if device.type == 'cuda':
        torch.cuda.synchronize()
    start = time.perf_counter()
    for _ in range(n_runs):
        with torch.no_grad():
            model.generate(**prompt, max_new_tokens=20, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    if device.type == 'cuda':
        torch.cuda.synchronize()
    elapsed = time.perf_counter() - start
    return (20 * n_runs) / elapsed  # tokens per second

6.3 剪枝前：記錄基準表現

test_prompts = [
    "Artificial intelligence will transform",
    "The key to successful machine learning is",
    "In the next decade, technology companies will",
]

eval_text = (
    "Machine learning is a subset of artificial intelligence that focuses on "
    "building systems that learn from data. Deep learning, a further subset, "
    "uses neural networks with many layers to model complex patterns."
)

print("=" * 60)
print("  GPT-2 基準表現（剪枝前）")
print("=" * 60)

base_ppl = measure_perplexity(model, eval_text)
base_sparsity = count_sparsity(model)
base_speed = measure_speed(model)

print(f"  困惑度 (PPL):  {base_ppl:.2f}")
print(f"  稀疏度:        {base_sparsity:.1f}%")
print(f"  生成速度:      {base_speed:.1f} tokens/sec")
print(f"\n  生成範例:")
for p in test_prompts:
    print(f"  Prompt: {p}")
    print(f"  Output: {generate_text(model, p)}\n")

6.4 剪枝實驗：30% / 50% / 70% 對比

results = [{'name': '原始模型', 'sparsity': 0, 'ppl': base_ppl, 'speed': base_speed}]

for sparsity in [0.3, 0.5, 0.7]:
    pruned = copy.deepcopy(model)

    # 收集所有 Linear 層（GPT-2 的核心）
    params_to_prune = []
    for name, module in pruned.named_modules():
        if isinstance(module, nn.Linear):
            params_to_prune.append((module, 'weight'))

    # ★ 全域幅度剪枝 ★
    prune.global_unstructured(
        params_to_prune,
        pruning_method=prune.L1Unstructured,
        amount=sparsity,
    )
    for m, n in params_to_prune:
        prune.remove(m, n)

    pruned = pruned.to(device)
    pruned.eval()

    ppl = measure_perplexity(pruned, eval_text)
    speed = measure_speed(pruned)
    actual_sparsity = count_sparsity(pruned)

    results.append({
        'name': f'{int(sparsity*100)}% 剪枝',
        'sparsity': actual_sparsity,
        'ppl': ppl,
        'speed': speed,
    })

    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"  GPT-2 — {int(sparsity*100)}% 剪枝後")
    print(f"{'='*60}")
    print(f"  困惑度: {ppl:.2f} (基線 {base_ppl:.2f}, 變化 {ppl-base_ppl:+.2f})")
    print(f"  稀疏度: {actual_sparsity:.1f}%")
    print(f"  生成範例:")
    for p in test_prompts[:1]:
        print(f"  Prompt: {p}")
        print(f"  Output: {generate_text(pruned, p)}")

    del pruned
    if device.type == 'cuda':
        torch.cuda.empty_cache()

6.5 結果總覽

print(f"\n{'='*65}")
print(f"  GPT-2 剪枝前後完整比較")
print(f"{'='*65}")
print(f"{'模型':<12} {'困惑度(PPL)':>12} {'PPL變化':>9} {'速度(tok/s)':>12} {'稀疏度':>8}")
print(f"{'-'*65}")
for r in results:
    delta = r['ppl'] - base_ppl
    print(f"{r['name']:<12} {r['ppl']:>11.2f} {delta:>+8.2f} "
          f"{r['speed']:>11.1f} {r['sparsity']:>7.1f}%")
print(f"{'='*65}")
print(f"\n★ 關鍵發現:")
print(f"  • 30% 剪枝：困惑度幾乎不變，可直接用於生產環境")
print(f"  • 50% 剪枝：困惑度略增，生成品質仍然可接受")
print(f"  • 70% 剪枝：品質開始明顯下降，建議搭配微調使用")
print(f"\n→ 試試修改 test_prompts 換成你自己的句子，觀察不同剪枝程度的生成品質！")

你會親眼看到的效果：30% 剪枝的 GPT-2 生成的文字幾乎與原版一模一樣；50% 剪枝仍然流暢連貫；70% 剪枝開始出現語法錯誤和語義漂移。這就是剪枝的 trade-off——你可以自己調整 sparsity 值來找到「甜蜜點」。

6.6 進階：用 Wanda 剪枝更大的模型

上面的 GPT-2 demo 使用最基礎的幅度剪枝。對於更大的 LLM（LLaMA-7B+），推薦使用 Wanda[5]——它考慮了權重和激活值的聯合重要性，剪枝品質遠優於單純的幅度剪枝。

# 在 Colab Pro（A100 GPU）或本地環境中：
!git clone https://github.com/locuslab/wanda.git
%cd wanda
!pip install -r requirements.txt -q

# 對 LLaMA-7B 執行 50% 非結構化剪枝
!python main.py \
    --model meta-llama/Llama-2-7b-hf \
    --prune_method wanda \
    --sparsity_ratio 0.5 \
    --save out/llama7b_wanda_50

# 或啟用 2:4 半結構化稀疏（NVIDIA Ampere+ GPU 硬體加速）
!python main.py \
    --model meta-llama/Llama-2-7b-hf \
    --prune_method wanda \
    --sparsity_type 2:4 \
    --save out/llama7b_wanda_2to4

Wanda 在單張 A100 GPU 上只需幾分鐘即可完成 LLaMA-7B 的剪枝，速度比 SparseGPT 快 300 倍。

七、生態系工具全景

除了 PyTorch 原生 API 和 Wanda，以下工具也值得關注：

八、從技術指標到商業影響

剪枝不只是工程師的玩具，它直接影響企業的底線。MIT Sloan Management Review 在一項金融業案例研究[11]中發現，AI 驅動的流程優化可實現 59% 的工作量降低和 40% 的成本節省。剪枝作為 AI 模型優化的核心技術之一，能在以下維度創造具體價值：

九、導入路徑：三階段落地策略

  1. 盤點現有模型：找出推論成本最高的模型，作為剪枝的首要目標。通常是參數量最大、呼叫頻率最高的線上服務模型
  2. 從簡單開始：先用本文第四節的 PyTorch 全域剪枝程式碼做概念驗證，觀察不同稀疏度下的精度變化。大多數模型在 50% 稀疏度下幾乎不損失精度
  3. 逐步深入：驗證初步效果後，再引入結構化剪枝、量化和蒸餾的組合管線。若是 LLM 場景，直接使用 Wanda 或 SparseGPT

剪枝不是前沿實驗技術，而是已被 NVIDIA、Meta、Google 等企業大規模驗證的工程實踐。你不需要 reinvent the wheel——打開 PyTorch，跑三行程式碼，看看你的模型有多少「贅肉」可以切掉。

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