在这类约束下,剪枝、量化、蒸馏的价值不在概念,而在可控取舍。剪枝的核心是删掉低贡献参数或通道,减少冗余计算,优点是对推理图结构友好时可直接提速;边界在于
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查看详情进入2026年,推理硬件格局更像“分工协作”而不是“单点替代”。GPU仍然是通用性最强的主力,模型覆盖广、框架支持成熟,适合多模型并行和快速上线;NPU
查看详情性能差异的真实来源,首先在任务类型而非宣传口径。通用写作、摘要、翻译等任务上,头部模型差距通常可通过提示工程和流程编排部分弥补;但在垂直任务,如金融条款
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