01
风电运维大模型推理速度优化概述
为什么推理速度是风电运维的命门？当前行业痛点与优化目标。
概述痛点
02
模型量化基础
从FP32到INT8，量化原理与在风电时序数据上的适用性分析。
量化INT8
03
风电场景下的量化感知训练
如何避免量化后模型在故障诊断任务上的精度崩塌。
QAT故障诊断
04
模型剪枝策略
结构化剪枝与非结构化剪枝在Transformer架构上的实践。
剪枝Transformer
05
知识蒸馏在风电运维中的应用
教师模型与学生模型的设计思路。
蒸馏师生模型
06
算子融合与图优化
将多个小算子合并，减少显存读写与Kernel Launch开销。
算子融合图优化
07
推理引擎选型
TensorRT、ONNX Runtime、OpenVINO在风电边缘设备上的对比。
TensorRTONNX
08
动态批处理与请求合并
在风场SCADA数据流中实现高吞吐推理。
动态批处理SCADA
09
显存优化
KV-Cache管理与PagedAttention在长序列风电数据上的应用。
KV-CachePagedAttention
10
连续批处理技术
消除推理气泡，提升GPU利用率。
连续批处理GPU
11
模型并行与张量并行
将大模型拆分到多张GPU卡上推理。
模型并行张量并行
12
流水线并行
在风电多任务场景下平衡各阶段计算负载。
流水线负载均衡
13
专家并行（MoE）
稀疏激活模型在风电多工况下的推理加速。
MoE稀疏激活
14
边缘端部署优化
在Jetson Orin/树莓派上跑风电大模型的轻量化方案。
边缘端Jetson
15
模型编译与AOT优化
提前编译消除Python解释器开销。
AOT编译优化
16
稀疏化推理
利用权重稀疏性加速矩阵乘法。
稀疏矩阵乘法
17
低精度矩阵乘法
FP16/BF16/FP8在风电时序预测中的精度与速度权衡。
FP16BF16
18
注意力机制优化
FlashAttention与稀疏注意力在长序列上的加速。
FlashAttention稀疏注意力
19
推理缓存策略
对重复查询（如相似风速序列）进行结果缓存。
缓存重复查询
20
异步推理与流水线
在实时监控系统中不阻塞数据采集。
异步流水线
21
模型服务化
使用Triton Inference Server管理风电多模型推理。
Triton服务化
22
推理性能Profiling工具
Nsight Systems、PyTorch Profiler定位瓶颈。
ProfilingNsight
23
数据预处理加速
将数据归一化、重采样等操作融合到计算图中。
预处理融合
24
后处理优化
使用Numba/CUDA加速阈值判断与报警逻辑。
NumbaCUDA
25
硬件选型策略
GPU vs NPU vs FPGA在风电边缘的性价比分析。
硬件NPU
26
混合精度推理
在风电故障诊断中动态切换精度。
混合精度动态
27
模型版本管理与热更新
在不中断服务的情况下升级推理模型。
热更新版本管理
28
端到端延迟优化案例
某风场主轴承故障预测模型从200ms降到15ms。
案例延迟优化
29
能效比优化
在保证实时性的前提下降低边缘设备功耗。
能效功耗
30
未来趋势
大模型在风电运维中的推理优化前沿技术（Speculative Decoding等）。
前沿Speculative Decoding