随着大模型参数量突破万亿级别,人工智能领域正面临前所未有的效率挑战。训练GPT-4级别模型所需的电力消耗相当于3000个美国家庭年均用电量,推理时延在复杂场景下超过800ms,这些数字暴露出当前技术架构的根本性缺陷。本文提出基于动态稀疏计算与混合精度优化的新一代解决方案,经实验验证可将推理效率提升1
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随着大模型参数量突破万亿级别,人工智能领域正面临前所未有的效率挑战。训练GPT-4级别模型所需的电力消耗相当于3000个美国家庭年均用电量,推理时延在复杂场景下超过800ms,这些数字暴露出当前技术架构的根本性缺陷。本文提出基于动态稀疏计算与混合精度优化的新一代解决方案,经实验验证可将推理效率提升1