量子优化技术赋能神经网络压缩：基于绝热量子计算(AQC)的联合剪枝-量化方法研究

【编辑推荐】本研究针对深度神经网络(DNN)部署中面临的模型臃肿问题，创新性地将绝热量子计算(AQC)应用于卷积神经网络的联合剪枝-量化优化。研究团队通过将模型压缩重构为二次无约束二进制优化(QUBO)问题，在D-Wave量子退火器上实现了超越遗传算法和强化学习的优化效率，为量子计算在AI模型压缩领域的应用提供了实证案例。

　　

随着深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域的广泛应用，模型参数量呈现爆炸式增长趋势。以GPT-3为代表的超大模型参数规模已达1750亿，带来惊人的计算资源消耗。这种"参数冗余"现象促使研究者探索模型压缩技术，传统方法如遗传算法和强化学习虽有一定效果，但存在收敛速度慢、易陷局部最优等问题。与此同时，量子计算技术特别是绝热量子计算(Adiabatic Quantum Computing, AQC)因其在组合优化问题中的天然优势，为解决这一挑战提供了新思路。

来自某研究机构的研究团队在《Future Generation Computer Systems》发表论文，首次系统评估了AQC在神经网络压缩中的应用潜力。该研究聚焦卷积神经网络(CNN)的联合剪枝-量化问题，通过创新性地将压缩任务重构为二次无约束二进制优化(Quadratic Unconstrained Binary Optimization, QUBO)问题，利用D-Wave量子退火器实现了比传统算法更高效的优化。实验表明，该方法在ResNet等经典网络上的压缩效果显著，不仅保持模型精度，还将优化时间缩短数个数量级。

关键技术方法包括：1) 建立剪枝集P和量化集Q的联合优化框架；2) 设计将压缩约束转化为QUBO形式的数学映射；3) 在D-Wave Advantage系统上进行量子退火实验，设置32次读取和20μs退火时间；4) 引入富士通数字退火器(Digital Annealer)处理超大规模问题；5) 通过网格搜索优化超参数γ和β的平衡。

【相关研究】文献回顾显示，AQC已在金融组合优化、交通流量管理等领域取得成功，但应用于深度学习仍存在形式化转换难题。团队指出，现有量子设备对非QUBO问题的兼容性限制是主要瓶颈。

【背景理论】量子优化的核心是将目标函数编码为量子系统的哈密顿量，通过退火过程寻找基态。研究详细推导了将压缩损失函数L改写为x^TUx形式的数学过程，其中x∈{0,1}ⁿ为二进制决策变量。

【量子比特映射】创新点在于将每个待压缩参数映射为量子比特，通过设计特定的耦合矩阵U，使系统基态对应最优压缩方案。实验采用分层映射策略，解决全连接量子比特限制问题。

【QUBO公式化】研究提出包含精度保持项和压缩率项的复合目标函数：H=αL_acc+(1-α)L_comp，通过调节α∈[0,1]实现精度-压缩率的权衡。数学证明该形式严格满足QUBO要求。

【超参数搜索】热图分析显示，不同(γ,β)组合会形成明显不同的解空间拓扑结构。团队开发了基于精度阈值的自适应搜索算法，有效规避无效解区域。

【实验验证】在CIFAR-10数据集上的测试表明，AQC压缩的ResNet-9模型在保持98%原精度下，参数量减少63%，优化耗时仅为传统方法的1/200。对比实验显示，量子方法找到全局最优解的概率比遗传算法高37%。

【量子优化成熟度评估】尽管成果显著，研究指出当前量子设备仍存在三大局限：1) 物理量子比特数不足(Advantage系统仅5000+比特)；2) 退火过程易受噪声干扰；3) 大规模问题仍需依赖数字退火模拟器。

【结论】该研究首次证实AQC在神经网络压缩中的实用价值，为量子-经典混合计算范式开辟了新路径。作者Zhehui Wang、Benjamin Chen Ming Choong等强调，随着量子处理器规模的扩大，该方法可扩展至Transformer等更复杂架构的优化。这项工作标志着量子机器学习从理论探索向实际应用的重要转变，为绿色AI发展提供了关键技术支撑。