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高能效推理(EEI)
在保持性能的同时，优化 AI 推理以实现最小的能耗。
复杂度: high资源感知优化
30秒速览
- 是什么
- 通过降低精度、调节硬件频率、压缩模型以及合并批处理请求，减少推理过程中的能耗。
- 何时使用
- 电池有限、存在散热约束或推理量很大的移动与边缘设备，功耗直接影响成本或续航时间。
- 注意
- 激进的优化会以难以预料的方式损害精度或延迟；请在你真实的硬件与负载上，对优化前后都进行测量。
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高能效推理: 概览
在保持性能的同时，优化 AI 推理以实现最小的能耗。
- Power consumption monitoring
- Dynamic frequency scaling
- Model compression
- Batch optimization
- Hardware acceleration
- Thermal management
The Agent Architect
每周一个模式、一个权衡、一个生产事故案例。为构建智能体系统的人准备的每周简报。
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- SmoothQuant: Accurate and Efficient Post‑Training Quantization for LLMs (2022)
- AWQ: Activation‑Aware Weight Quantization for LLMs (2023)
- LLM.int8(): 8‑bit Matrix Multiplication for Transformers (2022)arXiv:2208.07339
- ZeroQuant: Efficient Low‑Bit Quantization for Large‑Scale Transformers (2022)
- Accelerating Large Language Model Decoding with Speculative SamplingarXiv:2302.01318
由本目录背后的工程师执行
为你的智能体架构做一次评审
本页讲的是一个模式。真实系统会同时跑几十个，而多数故障恰恰出在它们的衔接处。我们按本目录的 288 个模式评审你的整体设计：架构、可靠性、评测与成本，每一条结论都对应到能修复它的模式。
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