标签: #메모리 대역폭
用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
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从原理上解释实时语音对话的三个组件(对话大模型、语音识别、语音合成)为什么会在特定时间内完成,并用第 20 篇中实际测量的数据逐一进行核对。大模型 Token 生成速度约为在大小和精度不同的四个模型上直接测得的内存带宽的 86~98%,在 16 个并发请求下的总吞吐量约为 14~15 倍,输入处理约为计算上限的 75~80%,合成每帧约 76ms,流式语音识别的区块(Chunk)则验证是否符合 80ms 乘以帧数。
2026-10-07 · 32 分钟阅读 #음성 에이전트#LLM 추론#메모리 대역폭#스트리밍 ASR#TTS