第116章_协同之道

有了超参数自动优化能力，左城开始了秘密的“算法推演“。

说是推演，实际上是在系统能力的辅助下，快速验证各种压缩策略。

他用系统能力模擬不同的参数配置，测试对模型准確率的影响。

这个过程別人做需要几个月，但他只需要几天。

因为系统可以同时运行无数个模擬，每个模擬都在毫秒级完成。

两天后，夜以继日的推演终於有了结果。左城找到了突破口。

动態精度量化。

简单说，就是让模型在推理时动態调整计算精度。简单任务用低精度，复杂任务用高精度。

这样既保证了准確率，又把功耗控制在了可接受范围內。

他把这个技术思路整理成文档，发送给沈一鸣和方泽审核。

“一鸣，你看看这个方向可行吗？“

沈一鸣看了半小时后，回了电话。

“城哥，这个方向是对的。“他的声音带著兴奋，“我测试了一下，动態精度量化確实能提升准確率。“

“能到多少？“

“89%。“沈一鸣说，“比之前提升了將近21个百分点。“

89%。

距离95%的目標更近了一步。

“功耗呢？“左城问。

“如果用动態精度模式，mlu270的功耗可以压到4.8瓦。“方泽接过电话，“刚好达標。“

4.8瓦。

比目標低了0.2瓦。

这0.2瓦的余量，让方案有了更多安全保障。

“太好了。“左城鬆了口气，悬著的心终於放了下来。

但他很快又提起了精神。

89%还不够。

评审会上，林建华那帮人不会给他们任何容错空间。

“必须做到95%以上。“他说。

电话那头沉默了几秒。

沈一鸣开口：“城哥，89%到95%，差距是6个百分点。这个提升……不容易。“

“我知道。“左城说，“但这是必须的。“

“你有没有什么想法？“

左城没有直接回答。

他掛掉电话，打开系统面板。

267分。

这已经足够再做一次科技融合。

如果把超参数自动优化和模型压缩优化的能力融合……

也许能產生一个更强的新能力。

【科技融合】

【消耗：5积分】

【请选择至少两枚叶片进行融合】

左城看著面板上的叶片列表。

超参数自动优化、模型压缩优化、边缘ai推理。

如果把这三枚叶片融合……

三秒后，融合完成。

【融合成功】

【获得新叶片：自適应神经网络编译器】

效果：在边缘设备上自动编译和优化神经网络模型，效率提升1.5倍，准確率额外+8%。

左城看著新叶片，心跳加速。

89%加上8%，就是97%。

远超95%的目標。

但他不能直接告诉沈一鸣。

融合是系统的能力，他没办法解释来源。

“一鸣。“左城拨通电话，“我有一个新的优化思路，你再试试。“

“什么思路？“

“我把它叫做自適应编译。“左城说，“简单说，就是让编译器根据任务类型自动调整模型结构。“

“自適应编译？“沈一鸣有些困惑，“这听起来像是编译器优化……“

“对，就是编译器优化。“左城打断他，“但这次优化是针对ai模型的，不是通用程序。“

沈一鸣沉默了几秒。他知道左城不会无的放矢。