能耗与成本基线
接入 30 天历史任务,采集每张 GPU 的功耗、显存与队列等待,建立 kWh/千次推理基线,误差控制在 ±5%。
这是一个网页样式设计参考 — 未来主义 AI 平台视觉稿,所有数据、指标与流程均为可编辑的参考基准。
每阶段设定可量化门槛与回退阈值,避免「绿色口号先行、指标滞后」的常见陷阱。
接入 30 天历史任务,采集每张 GPU 的功耗、显存与队列等待,建立 kWh/千次推理基线,误差控制在 ±5%。
将小请求聚合成动态批,批大小 8–64 自适应;把可延迟训练任务迁至低负荷时段,峰值功率下降 22%。
对高频意图模型做 8bit 量化 + 蒸馏,精度损失控制在 1.2% 以内,单次推理显存占用下降约 45%。
能耗、延迟、精度三线同屏,周度复盘;任一指标越界即触发自动回滚与告警,责任到具体负责人。
切换标签查看不同维度的能力说明与关键参数。

按模型卡(Model Card)登记算力预算与数据来源,灰度放量以 5% 为步长,异常时 30 秒内回滚到上一稳定版本。
把延迟、成本、碳强度三条曲线叠在同一时间轴,支持按项目/租户下钻,图表渲染使用增量更新,单页刷新耗时 <120ms。
依据区域电网碳强度与当前负载,把请求路由到低碳节点,跨区调度延迟增量不超过 40ms。
指标、日志、链路三合一;阈值告警分级(P0/P1/P2),P0 事件 5 分钟内通知到值班工程师。
每次推理记录模型版本、输入来源与能耗估值,审计日志保留 180 天,支持按合规要求导出。
每条都给出做法与可量化阈值,可直接贴进技术评审文档。


以下为参考基准值,可按业务规模等比调整后再写入 SLA。
每一环都提供可验证的数据接口,避免「绿色声明无法回溯」。
关注可量化收益与责任机制是否真正落地。
「把能耗写进推理路由后,我们季度电费下降约 19%,且延迟没有恶化。最有价值的是每次决策都能追溯到具体指标。」
「动态批处理参数按清单调优后,GPU 利用率从 61% 提到 92%。台账让合规审计从两周缩短到两天。」
「响应式看板让值班同学在移动端也能看清三线指标,P0 事件平均响应时间从 12 分钟降到 5 分钟。」