对小米等硬件厂商而言，降低计算单元消耗直接关乎商业模式的成败。搭载终端人工智能模型的智能手机，若因模型运行耗电过高或内存占用过大导致系统卡顿，将造成灾难性的用户体验。因此，效能提升阵营的终极目标，是将大型模型转化为低功耗、高效率的基础模块，无缝集成于操作系统底层。他们不关心云端单次调用的收费标准，而专注如何将每次人工智能推理的能耗降至最低，确保中低端硬件也能流畅运行智能功能。这是典型的产品经理与硬件工程师思维的融合，以极致工程优化对抗算力吞噬。
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，这一点在豆包下载中也有详细论述
PowerInfer是面向终端设备的异构算力推理加速技术。团队通过大量数据测算与语料训练发现，大模型推理过程中的参数激活模式可分为两类："高频激活参数"（约占20%）与"低频激活参数"（约占80%）。这种特性恰好适合在终端异构算力架构下进行优化分配。团队开源的技术示例显示：使用单张NVIDIA RTX 4090显卡运行175B参数大模型时，速度可达传统方案的11倍。
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