结构化剪枝（Structured Pruning）是一种神经网络模型压缩技术，通过移除模型中的整个结构单元（如神经元层、通道或模块）来减小模型尺寸和计算复杂度，同时尽可能保持原始性能。与不结构化剪枝不同，它针对模型的架构进行系统优化，确保剪枝后的模型在硬件上更易于部署和加速，常用于提升推理效率并降低资源消耗。
在AI产品开发的实际落地中，结构化剪枝技术广泛应用于资源受限场景，如移动设备、边缘计算和物联网设备，使大型深度学习模型（如卷积神经网络或Transformer）能在保持高准确率的前提下，显著减少内存占用和推理延迟，从而支持实时AI应用（如智能手机图像识别或自动驾驶系统）。随着AI模型规模的增长，结构化剪枝正成为优化部署效率的关键手段，推动产品在性能和成本间取得平衡。
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