AI大模型压缩技术革命：CBQ方案助力国产算力崛起

当前，大语言模型因其强大的能力而被誉为人工智能领域的吞金巨兽。它们从写诗解题、智能对话到高效编程几乎无所不能，但大规模参数带来的高昂算力和部署成本却让人望而却步。以FP16精度部署的 DeepSeek-R1 671B 为例，其推理过程需要1342GB显存，仅32GB的5090显卡便需多达42张才能满足需求，这对企业及开发者而言是一笔巨大的开支，这也直接对 AI大模型应用 的落地形成阻碍。为解决这一难题，后训练量化技术应运而生，但在极低比特量化场景下，传统PTQ方法往往会导致模型性能大幅下降，限制了其实际效果。

华为诺亚方舟实验室联合中科大提出了革命性的 CBQ方法，成为大模型压缩领域的标志性突破。这种跨块重建的后训练量化方案，仅需0.1%的训练数据，即可实现大模型一键压缩至原体积的1/7，同时保留了浮点数模型99%的性能。相比量化感知训练所需的庞大数据量，CBQ方法凭借创新的跨块依赖机制与自适应LoRA-Rounding技术，大幅提高了量化精度，同时减少了对算力资源的依赖。这一重大成果已收获国际关注，并荣膺ICLR 2025 Spotlight，录取率仅为5%，展现了技术的全球领先性。

华为CBQ技术创新：真正实现 轻量不降智

CBQ不仅技术领先，还完成了大规模商用部署。作为昇腾模型压缩工具包 ModelSlim 的重要组成之一，CBQ帮助开发者快速将大语言模型应用部署于 昇腾硬件 上，为包括智能对话机器人、 教育行业AI应用、 AI效率助手 等领域奠定了技术基础。这项技术极大地满足了 企业AI解决方案 提供商和 AI赋能企业业务 所需的降本增效需求，正引领 AI行业应用 向更广阔、更深入的方向进发。

支持国产化硬件的强效部署工具：ModelSlim上线

CBQ的强大在于其依托跨块依赖机制、自适应LoRA-Rounding技术以及粗到细的预处理策略，成功攻克了低比特量化中的 三大高峰——层间依赖、层内依赖及量化效率。一方面，它显著降低了大模型压缩后性能的损耗，缩小了全精度模型与低比特精度模型间的性能差距；另一方面，它通过高效的 AI模型训练 和 AI模型管理，减少了开发者在部署复杂AI模型时的时间与成本。此外，这项创新在包括盘古大模型及其他开源项目中取得了高达99%的性能保留率，成为大模型压缩技术成熟的最佳体现。

CBQ的推出，不仅标志着大语言模型能以更加经济高效的方式部署于 国产算力平台 上，还推动了 AI智能体商用服务平台 在更多行业的普及。从先进的技术实现到商用部署，CBQ正引领 AI智能体构建平台 开启新的发展篇章，在 AIGC定制开发、 RAG 检索增强、 AI知识库管理、 AI数据回流优化 等领域展现强大潜力。基于昇腾硬件的高效运行能力，这一成果铺平了大模型技术国产化应用的道路，加速了 AI场景应用 的规模化，最终推动 AI未来趋势 的黄金时代到来。

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