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参数剪枝:移除神经网络中的冗余参数,将模型体积压缩至原大小的10%-20%,推理能耗降低80%以上。
硬件协同化:与AI芯片(如NVIDIA H200)结合,通过稀疏计算单元现4倍能效提升。
动态功耗管理:根据任务需求调整计算资源,平衡性能与能耗。
应用场景:
边缘设备:在移动端部署轻量化模型,支持时语音识别、图像分类等任务。
工业质检:通过压缩模型降低计算成本,现毫秒级缺陷检测,设备停机率下降83%。 |
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