S4oP: Operator-level Pruning of Structured State Space Models for Resource-Constrained Devices
作者: Marco Deano, Filippo Ziche, Nicola Bombieri
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC
发布日期: 2026-06-16
💡 一句话要点
提出S4oP以解决资源受限设备上的SSM模型效率问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 结构化状态空间模型 操作级剪枝 推理效率 资源受限设备 增量式方法
📋 核心要点
- 现有的结构化状态空间模型在资源受限环境中的部署面临计算和内存需求高的问题。
- 本文提出了一种增量式操作级剪枝方法，通过结构化掩蔽与微调相结合，逐步减少模型操作。
- 实验表明，剪枝70%的模型操作在大多数情况下保持了原有性能，同时显著降低了推理延迟。
📝 摘要（中文）
结构化状态空间模型（SSMs），如S4和S4D架构，近年来成为捕捉序列数据长程依赖的强大替代方案。然而，由于其计算和内存需求高，在时间和资源受限的环境中部署这些模型仍然具有挑战性。本文提出了一种新颖的增量式操作级剪枝方法，显著降低了推理成本，同时保持了预测性能。我们的方法通过交替进行结构化掩蔽和微调，逐步剪枝模型操作，同时监控准确性和推理延迟。实验结果表明，剪枝多达70%的模型操作在大多数情况下保留了原模型的性能，同时显著减少了推理延迟。这一结果表明，结构化操作剪枝是一种有效且前所未有的策略，有助于提高SSMs的效率，并促进其在实际资源受限场景中的部署。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决结构化状态空间模型（SSMs）在资源受限设备上部署时的高计算和内存需求问题。现有方法在效率上存在不足，难以满足实际应用的需求。
核心思路：提出了一种增量式操作级剪枝方法，通过交替进行结构化掩蔽和微调，逐步减少模型的操作，同时监控模型的准确性和推理延迟，以实现高效的模型部署。
技术框架：该方法包括两个主要阶段：首先，应用结构化掩蔽来识别和剪枝不重要的模型操作；其次，通过微调来恢复模型性能。整个过程在一个统一的训练和评估框架内进行，以便系统地探索效率与准确性之间的权衡。
关键创新：本研究首次系统性地探讨了针对SSMs的结构化操作剪枝，提出的增量式方法在保持模型性能的同时，显著降低了推理延迟，这是与现有方法的本质区别。
关键设计：在剪枝过程中，采用了动态监控准确性和推理延迟的机制，确保在剪枝过程中不会显著影响模型性能。此外，设计了适用于不同任务的损失函数，以优化剪枝效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，采用S4oP方法后，模型操作剪枝达到70%时，仍能在大多数情况下保持原有性能，推理延迟显著降低。这一结果表明，该方法在效率提升方面具有显著优势，为资源受限环境中的模型部署提供了新的解决方案。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、时间序列预测和其他需要高效处理长序列数据的任务。通过提高结构化状态空间模型的效率，能够在移动设备和边缘计算环境中实现更快的推理速度，满足实时应用的需求，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Structured State Space Models (SSMs), including the S4 and S4D architectures, have recently emerged as powerful alternatives to attention-based models for capturing long-range dependencies in sequential data. Despite their strong empirical performance, deploying these models in time- and resource-constrained settings remains challenging due to their computational and memory demands. In this paper, we propose a novel incremental, operator-level pruning approach for S4- and S4D-based models that significantly reduces inference cost while preserving predictive performance. To the best of our knowledge, this is the first work to systematically investigate structured operator pruning for SSMs. Our method progressively prunes model operators by interleaving structured masking with fine-tuning, while jointly monitoring accuracy and inference latency. We implement this approach within a unified training and evaluation framework that enables systematic exploration of efficiency-accuracy trade-offs. Experiments across multiple benchmark datasets show that pruning up to 70% of the model operators preserves the performance of the original models in most cases, while substantially reducing inference latency. These results demonstrate that structured operator pruning is an effective and previously unexplored strategy for improving the efficiency of SSMs and facilitate their deployment in practical, resource-constrained scenarios.