采用硬件加速压缩(如NPU专用指令集),INT4量化速度提升5x,模型大小减少90%,推理延迟<10ms(边缘设备)

指令:采用硬件加速压缩(如NPU专用指令集),INT4量化速度提升5x,模型大小减少90%,推理延迟<10ms(边缘设备)

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实现训练数据动态重平衡,根据节点负载自动迁移样本(如K-Means聚类),各节点计算量差异<1%,迭代次数减少10%

指令:实现训练数据动态重平衡,根据节点负载自动迁移样本(如K-Means聚类),各节点计算量差异<1%,迭代次数减少10%

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构建分布式推理结果聚合器,多节点输出投票(Majority Vote)+加权平均,最终精度提升≥2%,延迟<50ms

指令:构建分布式推理结果聚合器,多节点输出投票(Majority Vote)+加权平均,最终精度提升≥2%,延迟<50ms

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优化稀疏矩阵存储格式(如CSR/CSC),跨节点传输压缩比≥5:1,解压延迟<1ms,I/O吞吐量≥10GB/s

指令:优化稀疏矩阵存储格式(如CSR/CSC),跨节点传输压缩比≥5:1,解压延迟<1ms,I/O吞吐量≥10GB/s

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采用动态资源回收策略,闲置GPU/CPU内存自动释放,资源利用率提升20%,碎片率<3%

指令:采用动态资源回收策略,闲置GPU/CPU内存自动释放,资源利用率提升20%,碎片率<3%

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实现模型分片安全审计,操作日志记录(如参数修改/访问),审计覆盖率100%,违规行为检测准确率≥99%

指令:实现模型分片安全审计,操作日志记录(如参数修改/访问),审计覆盖率100%,违规行为检测准确率≥99%

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构建分布式训练超参数优化器(如贝叶斯优化),自动搜索最优配置(学习率/批次大小),搜索效率提升10x,模型性能提升5%

指令:构建分布式训练超参数优化器(如贝叶斯优化),自动搜索最优配置(学习率/批次大小),搜索效率提升10x,模型性能提升5%

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优化稀疏注意力局部窗口大小,根据序列长度自适应调整(如32-128 tokens),计算复杂度O(n),精度损失<0.2%

指令:优化稀疏注意力局部窗口大小,根据序列长度自适应调整(如32-128 tokens),计算复杂度O(n),精度损失<0.2%

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采用硬件级加密通信(如Intel SGX),参数传输加密延迟<5ms,密钥管理安全等级≥EAL4+,数据泄露风险0%

指令:采用硬件级加密通信(如Intel SGX),参数传输加密延迟<5ms,密钥管理安全等级≥EAL4+,数据泄露风险0%

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实现训练任务依赖自动解析,库/模型版本冲突检测,兼容性验证准确率≥99%,部署失败率<0.1%

指令:实现训练任务依赖自动解析,库/模型版本冲突检测,兼容性验证准确率≥99%,部署失败率<0.1%

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