情感模型的能耗评估：训练与推理阶段的能耗构成与优化？ 热门官方

回答：情感模型的能耗主要由训练阶段与推理阶段构成：①训练阶段能耗：占比90%以上，包括数据预处理（如图像 resize、语音分帧，占10%）、模型前向传播（占40%）、反向传播（占50%，计算量是前向的2倍）。优化方法：用混合精度训练（FP16+FP32，能耗降低50%）、梯度累积（减少GPU显存占用，支持更大batch size，提升能效比）、模型并行（多GPU分担计算，能耗分摊）；②推理阶段能耗：占比<10%，但实时性要求高（如BCI场景<100ms）。优化方法：模型量化（FP32→INT8，能耗降低75%）、剪枝（移除冗余参数，能耗降低40%）、硬件加速（如NPU专用算子，能耗降低60%）。以ResNet-50情感识别模型为例，训练阶段能耗为100kWh（处理10万样本），推理阶段单样本能耗为0.1J，优化后训练能耗降至45kWh，推理能耗降至0.02J。