边缘 AI 推理部署：模型量化与硬件加速
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把大模型塞进边缘设备，关键在于“瘦身”与“加速”。本文给出边缘推理部署的实操要点。
模型瘦身
量化（FP16/INT8）显著降低算力与显存占用，剪枝去掉冗余通道；二者都会轻微掉点，需做精度回测。
- 量化：FP16/INT8 降开销
- 剪枝：去冗余通道
- 回测：保精度边界
硬件加速
NPU/专用加速器对 INT8 友好，GPU 适合并行；选型看算子支持与功耗预算。
用厂商编译链把模型转到目标后端，避免运行时解释开销。
上线与监控
边缘推理要监控延迟、温度与准确率漂移，异常时回退云侧或触发重训。
小结：边缘 AI 部署靠量化+剪枝瘦身、NPU/GPU 加速与编译链优化，上线后监控延迟与精度漂移，必要时回退云侧。