★ 4
论文提出用无线电混频器运行卷积神经网络
论文提出射频卷积神经网络（RF-CNN），利用无线电台中已有的频率混频器在频域原生执行卷积，从而复用现有通信硬件进行 CNN 推理。实验表明其可运行多达 2640 万参数、九层的深度 CNN，覆盖无线信号与图像分类及可控图像生成，性能接近全精度。由于权重通过空中传输且模拟硬件与通信共享，每次乘加能…
arXiv cs.LG45 天前
#能效
共 16 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
★ 4
AI Infra峰会：英伟达Vera Rubin与DSX平台提升能效
在AI Infra峰会上，英伟达副总裁Ian Buck介绍了Vera Rubin和DSX平台的最新进展，重点展示通过优化每瓦Token数提升AI工厂能效。峰会规模从去年3500人增至8000余人，反映AI基础设施热度飙升。
NVIDIA Blog – AI47 天前
★ 4
OpenAI自研推理芯片Jalapeño亮相
OpenAI推出定制推理芯片Jalapeño，宣称在AI推理速度和能效上达到行业领先水平，提供更高吞吐量和更低延迟，专为现代模型优化。此举有望降低推理成本并提升性能。
OpenAI68 天前
★ 3
AIDC 基建进入深度重构期，液冷成能效核心抓手
在 2026 国际（武汉）智能建造产业博览会上，业内人士表示国内智算中心已从规模扩张转入拼能效、拼速度、拼协同的阶段。电力约束、交付周期与技术迭代带来多重挑战，液冷技术被视为破解散热与能效难题的关键，有望随标准统一加速落地。
36氪3 天前
★ 3
研究实测 86 个开源 LLM 推理能耗效率差异
论文直接测量 86 个开源权重模型在七项基准与六类硬件上的推理能耗，发现能力相近的模型能耗差异巨大，多数配置远离分数-能耗帕累托前沿，能耗差距中位数达 2.6-4.8 倍，最高 27 倍。开启推理平均增加约 3.7 倍能耗，FP8 可降低约四分之一能耗，作者主张基准分数应同时报告实测能耗。
arXiv cs.AI19 天前
★ 3
AI 秒级完成数据中心热感知容量规划
针对 LLM 训练与推理带来的 GPU 局部热点与热负载尖峰，论文提出 AI 驱动的热感知容量规划框架。内嵌模型学习机架功率、服务器布局、HVAC 设置等关键参数，可在毫秒级完成温度预测，相比高保真 CFD 仿真实现 10000 倍加速且保持高精度。该框架可帮助数据中心设计者与运营者即时优化工作负…
arXiv cs.LG28 天前
★ 3
研究：神经符号路由让边缘设备可靠推理
论文提出神经符号路由器，将查询分类并分派给最便宜的正确答案求解器，结构化任务交给确定性引擎，小语言模型仅处理开放式应用题。路由逻辑通过L*语法推断算法学习确定性有限自动机，以SLM为成员预言机。在树莓派4B上，学习路由达到100%路由准确率与98.3%总体准确率，远高于Program-of-Tho…
arXiv cs.AI33 天前
★ 3
近乎完全的液冷散热保持 AI 机架低温
IEEE Spectrum 报道 CoolIT 的无风扇液冷 AI 服务器方案，实现近乎完全的液体热量捕获，以应对高密度 AI 机架的散热挑战。该技术有望提升数据中心能效并支持更高功率的 GPU 部署。
Hacker News – AI38 天前
★ 3
从兆瓦到Token：英伟达如何最大化AI工厂产能
英伟达与Emerald AI合作，通过需求响应信号动态调整AI数据中心的电力消耗，以缓解电网压力。文章详述AI工厂如何在电力受限时灵活调度算力，将兆瓦转化为Token产出。
NVIDIA Blog – AI47 天前
★ 3
LLM 还是朴素贝叶斯：旧法与新法之争
论文将 Complement Naive Bayes 与零样本、少样本 LLM 在文本分类任务上对比，覆盖四个模型家族、27B 至 1T 参数规模。结果显示 LLM 仅在零数据场景占优，一旦有标注数据，NB 在 AG News 上达到 89.1%，与零样本 27B LLM 持平并超过 397B 前…
arXiv cs.LG48 天前
★ 3
研究提出推理感知压缩保护 LLM 推理电路降能耗
提出推理感知压缩框架，识别并保护LLM中关键推理电路，避免均匀量化造成损害。通过基准测试和模块级INT4脆弱性分析，选择性恢复敏感电路至FP16，实现帕累托最优，在ProofWriter上提升准确率并降低能耗。
arXiv cs.AI54 天前
★ 3
SpikeOPD：脉冲语言模型稳定同策略蒸馏
提出SpikeOPD，一种用于自回归尖峰语言模型的稳定在线策略蒸馏框架，解决前缀源不匹配问题。在多个模型规模上提升准确率，同时保持稀疏计算特性。
arXiv cs.AI63 天前
★ 2
HRF-Res 用谐振神经元替代 LIF 提升脉冲储备池精度
arXiv 论文提出 HRF-Res，用异构谐振放电（HRF）神经元替换传统 LIF 神经元构建液态状态机，使脉冲储备池能选择性响应不同时间频率的输入。在时间序列、序列图像、音频脉冲与神经形态视觉共 10 个基准上取得脉冲储备池方法中的最优精度，能耗比等效非脉冲振荡储备池低至 19 倍。
arXiv cs.AI3 天前
★ 2
IBM发布类脑芯片NorthPole
IEEE Spectrum 回顾 IBM 的类脑芯片 NorthPole，该芯片借鉴人脑结构，在能效与推理速度上优于传统架构。文章为 2023 年旧闻，属于神经形态计算方向的代表性成果。
Hacker News – AI28 天前
★ 2
Dropbox分享提升现有基础设施能效为AI腾算力
Dropbox分享了如何通过提升现有基础设施的能效，为AI工作负载腾出算力余量。该做法聚焦于优化资源利用率，在不新增大量硬件的前提下支撑AI需求。
InfoQ AI42 天前
★ 2
每瓦智能：衡量本地 AI 的智能效率
一篇 arXiv 论文提出「每瓦智能」（Intelligence per Watt）指标，用于衡量本地部署 AI 的能效表现。该研究试图为边缘与本地推理场景建立更统一的效率评估框架，对硬件选型与模型部署有参考价值。
Hacker News – AI48 天前