在AI模型部署的实际场景中，推理效率与资源消耗的矛盾始终是技术落地的核心挑战。本文从量化技术与模型蒸馏两大方向切入，结合工业级实践经验，系统阐述如何实现模型性能与推理速度的平衡优化。 一、量化技术的核心原理与应用实践 ...
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模型压缩技术：从剪枝到量化的高效部署革命
在人工智能领域，模型规模的爆炸式增长与硬件算力的矛盾日益尖锐。当主流视觉模型的参数量突破亿级门槛，如何在保持精度的同时实现高效部署，已成为工业界必须攻克的核心难题。本文将从结构化剪枝的动态阈值算法、非对称量化校准方法到混合压缩策略，揭示模型压缩技术的底层逻辑与工程实践。 ...
AI推理优化的革命性突破：如何实现千倍效率跃迁？
在人工智能技术高速发展的今天，模型推理效率已成为制约产业落地的关键瓶颈。据统计，全球80%的AI算力消耗集中在推理环节，而传统推理方案的平均硬件利用率不足30%。面对实时性要求严苛的工业质检、自动驾驶等场景，推理效率的优化已从技术课题演变为商业竞争的胜负手。 一、推理效率的三大核心瓶颈 1....