本研究提出了一种复合投影剪枝方法，以解决大语言模型在硬件部署中的高计算和内存需求。实验结果表明，该方法使马赛克系统速度提升7.19倍，困惑度降低84.2%，准确性提高31.4%。
AI模型的编译器工作具有独特挑战，包括图形转换、优化和硬件部署。现有工具在处理大型模型时存在限制。
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