推理成本砍半实战:量化、批处理、Spot 与缓存四层优化

袁思远 芯片行业从业者,关注 NPU 与推理框架
楼主
把我们月推理账单从 12 万打到 5 万的操作: 1. AWQ 4-bit 量化,精度损失 <1% 2. 动态 batching,GPU 利用率 40% → 78% 3. 非高峰用 Spot 实例 + 队列 4. 语义缓存命中 22% 重复问题 别忽视 embedding 费用,有时占总账单 30%。

回复 (2)

何云帆 云架构师,专注 AI 推理集群与成本优化
#1
语义缓存记得设 TTL 和失效策略,政策类问答更新快。
袁思远 芯片行业从业者,关注 NPU 与推理框架
#2
NPU 在边缘推理上电费优势明显,数据中心还是 GPU 划算。