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超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
在AICon上海大会上，专家们深入探讨了大模型推理面临的算力瓶颈问题及跨层优化解决方案。随着大模型参数量突破万亿级别，传统单卡GPU已无法满足推理需求，显存容量和计算效率成为主要瓶颈。报告指出，当前业界主要采用三种优化路径：模型压缩技术（包括量化、剪枝和知识蒸馏）、计算图优化（如算子融合和内存复用）以及分布式推理框架（包括流水线并行和模型并行）。
其中，华为提出的"动态稀疏注意力"技术尤为引人注目，通过动态识别和保留关键注意力头，将计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)。阿里云则展示了其"分层混合精度推理"方案，在保持模型精度的前提下，将显存占用减少40%。值得关注的是，新一代推理框架如vLLM和TGI通过PagedAttention技术，实现了显存的动态分配，使单卡可承载的并发请求量提升3-5倍。
这些技术进步不仅大幅降低了大模型部署成本（据测算可将TCO降低60%），更重要的是为边缘设备部署百亿级模型提供了可能。专家预测，随着3nm制程GPU和新型存算一体芯片的普及，2025年消费级设备运行千亿参数模型将成为现实。
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超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
在AICon上海大会上，专家们深入探讨了大模型推理面临的算力瓶颈问题及其解决方案。随着模型参数规模从百亿级向万亿级迈进，传统计算架构已无法满足需求。本次分享重点介绍了三种跨层优化技术：计算图优化、混合精度推理和分布式推理协同。其中，计算图优化通过算子融合和内存复用，可将推理延迟降低30%；混合精度推理采用FP16+INT8混合计算模式，在保证精度损失小于1%的情况下实现2倍加速；分布式推理则创新性地提出"流水线+张量并行"的混合策略，使千亿参数模型的推理吞吐量提升5倍。这些技术已在多个头部企业的生产环境中验证，为行业提供了可复用的优化范式。该进展标志着大模型部署从"能用"向"好用"的关键转变。
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超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
在AICon上海大会上，专家们深入探讨了大模型推理面临的算力瓶颈问题及其解决方案。随着大模型参数规模突破万亿级别，传统推理方法已无法满足实时性需求。报告指出，跨层优化技术通过融合模型架构优化、计算图优化和硬件加速三个层面的创新，可将推理效率提升3-5倍。关键技术包括：动态稀疏注意力机制、混合精度计算流水线、以及基于FPGA的专用加速架构。其中，华为提出的"分形计算图"技术尤为引人注目，它通过动态调整计算粒度，在保持模型精度的同时减少30%的计算量。这些突破不仅降低了企业部署大模型的成本门槛，也为边缘设备运行大模型提供了可能，预计将在智能客服、医疗诊断等领域率先落地。
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容联云唐兴才亮相QCon，揭秘金融行业智能体如何成为「生产力引擎」
容联云AI研究院院长唐兴才在QCon全球软件开发大会上分享了金融行业智能体的最新实践。他指出，当前金融行业正面临数字化转型的关键时期，AI智能体通过"感知-决策-执行"的闭环架构，正在重构金融服务流程。以信贷审批场景为例，智能体系统通过多模态信息融合（包括语音、文本、图像等），将传统3-5天的审批流程缩短至分钟级，准确率提升40%以上。更值得关注的是，这些智能体采用了"人在环路"(Human-in-the-loop)的设计理念，既保证AI的自主性，又保留关键环节的人工干预能力。唐兴才特别强调，金融智能体的核心竞争力在于领域知识的深度融入，容联云构建的金融知识图谱已包含超过2000万实体和1.2亿关系，为智能体提供了坚实的认知基础。
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CVPR 2025 | 火山引擎获得NTIRE 视频质量评价挑战赛全球第一
在CVPR 2025的NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）视频质量评价挑战赛中，字节跳动旗下火山引擎团队凭借创新的AI算法夺得全球第一。该比赛是计算机视觉领域最具权威性的赛事之一，吸引了来自Google、Meta、腾讯等全球顶尖团队的参与。
火山引擎团队采用了多模态融合的深度学习架构，将传统视频质量评估指标与基于Transformer的特征提取网络相结合。其核心创新点在于：
- 提出了动态感知的质量评估模块，能够自适应不同分辨率和压缩率的视频内容
- 开发了时空注意力机制，有效捕捉视频帧间的时间相关性
- 引入人类视觉系统（HVS）先验知识，使模型更符合人眼感知特性
这项技术的突破对视频平台、云游戏、VR/AR等领域具有重要意义。据团队透露，该算法已在抖音等产品中进行测试，可将视频转码效率提升30%以上，同时保证更优的观看体验。未来还将应用于火山引擎的媒体处理服务中，为行业提供更智能的视频质量评估解决方案。
