AI应用效率优化技术解析

AI技术落地面临高性能与低资源消耗的矛盾，催生了多项优化技术，核心目标是通过计算效率提升、模型轻量化等手段降低落地门槛。  

FP8浮点法：采用8位低精度计算格式（如FP8变体），减少内存占用和计算量，显著提升硬件（GPU/TPU）推理效率，支撑大模型部署。

知识蒸馏：将复杂“教师模型”的知识迁移到轻量“学生模型”，压缩体积并加速推理，广泛应用于手机AI、嵌入式设备等场景。  

嫁接法（推测为技术融合）：结合知识蒸馏、量化等技术，或跨领域知识整合，提升模型多功能性与适应性。

投入产出比：衡量计算资源（算力、能耗）与模型性能（准确率、速度）的平衡，推动轻量化技术发展，使AI适配移动端等资源受限场景。

这些技术降低了AI对高端算力的依赖，加速了手机翻译、智能监控等场景落地，同时推动行业从“性能优先”转向“效率-性能平衡”，促进工程化应用。未来，随着技术迭代，AI将进一步渗透至边缘计算和中小企业，实现更广泛的普惠化。（2025-6-20豆包AI）