将模型参数从浮点数转换为低精度表示（如8位整数），减少内存占用和计算开销。Post-training量化适用于大多数模型，量化感知训练则能保持更高精度。ARM CPU推荐使用NEON指令集加速，边缘GPU可采用TensorRT优化。利用大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）训练，通过软标签和特征匹配提升小模型性能。结构化剪枝保持硬件友好性，非结构化剪枝需配合稀疏计算库使用。采用内存复用技术减少峰

希尔排序是插入排序的优化版本，通过将数组分割为多个子序列进行插入排序，逐步缩小子序列间隔直至完成整体排序。其时间复杂度介于O(n)和O(n²)之间，具体取决于间隔序列的选择。当处理百万级以上数据时，可结合多线程进行分块希尔排序。选择更优的间隔序列可以提升排序效率。