扩展智能：将 AI 扩展到 99%

快速阅读: 据《观察者研究基金会》称，此外，每个硬件平台可能提供多种加速库，需要更多时间和精力来确定最佳模型参数和部署设置。并非所有模型都能从量化或使用加速库（如TensorRT）中受益。打个比方，解决方案的性能、大小和功耗就像跷跷板一样相互影响。寻找合适的平衡点至关重要，因为更快的推理速度可能会牺牲功耗和内存，而较低的内存使用率可能减慢推理速度，但节省能源。一些方案追求高精度，而另一些则注重快速推理和小占用空间。

总结：
每个硬件平台的多种加速库需更多时间确定最佳模型参数。并非所有模型能从量化或加速库中受益。性能、大小和功耗相互影响，需找到平衡点。一些方案追求高精度，其他则注重快速推理和小占用空间。

此外，每个硬件平台可能提供多种加速库，需要更多时间和精力来确定最佳模型参数和部署设置。并不是所有模型都能从量化中获益，也不是所有模型都能通过使用加速库（如适用于英伟达设备的 TensorRT）提升性能。打个比方，解决方案的性能、大小和功耗就像跷跷板一样相互影响，寻找合适的平衡点。例如，更快的推理速度可能会牺牲功耗和内存。运行时较低的内存使用率可能会减慢推理速度，但也可以大幅节省能源消耗。一些解决方案优先追求高精度而不考虑推理速度，而另一些则更重视较快的推理速度和较小的占用空间。

(以上内容均由Ai生成)