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软件优化被视为降低AI能耗路径
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AI 综述
2026年10月8日，Tom’s Hardware报道称，研究人员认为，在超大规模数据中心中，优化软件与算法可能比调整硬件更容易成为缓解AI电力压力的切入点。ML.Energy的测试显示，Qwen 3 235B A22B Thinking模型以FP8运行推理时，能耗比bfloat16低三分之一；Perseus则可在硬件和吞吐量不变的情况下，最多降低30%的训练能耗。不过，研究也指出，数据主权要求和数据集迁移限制会影响跨地域调度。
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最新进展10月8日 22:00
测试显示软件与算法优化可显著降低部分AI推理和训练能耗。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- Tom’s Hardware研究人员称，软件或可缓解超大规模数据中心的 AI 电力压力
研究人员认为，优化软件与算法可能成为超大规模数据中心缓解 AI 电力压力的较易切入点。ML.Energy 的测试显示，Qwen 3 235B A22B Thinking 模型以 FP8 运行推理时能耗比 bfloat16 低三分之一，Perseus 则在吞吐量和硬件不变时最多降低 30% 训练能耗；但数据主权与数据集迁移限制了跨地域调度。
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