推理成本砍半实战:量化、批处理、Spot 与缓存四层优化
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)
语义缓存记得设 TTL 和失效策略,政策类问答更新快。
NPU 在边缘推理上电费优势明显,数据中心还是 GPU 划算。
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