小模型和大模型对算力的需求差异显著：大模型依赖海量算力实现复杂任务的高精度处理，而小模型则以轻量化设计适配资源受限场景。 大模型的训练需分布式计算集群支撑，单次训练能耗可超小型数据中心的日耗电量；小模型则能在普通服务器甚至移动设备上高效运行，显著降低部署门槛与成本。
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算力规模与参数量的正比关系
大模型的参数规模通常达亿级（如GPT-3有1750亿参数），训练时需千卡级GPU集群并行计算数周，显存占用以TB计。小模型（如MobileNet）参数仅百万级，单卡训练即可完成，显存需求不足1GB。这种差异直接体现在硬件成本上：大模型训练需投入数百万美元，而小模型仅需数千美元。 -
推理阶段的实时性权衡
大模型推理需高端GPU维持低延迟（如A100加速），实时响应成本高昂，适合云计算场景。小模型通过剪枝量化等技术，可在手机芯片（如骁龙）上实现毫秒级响应，满足物联网设备实时需求。例如，安全帽识别小模型在工地摄像头部署时，算力消耗仅为大模型的1/50。 -
能效比的颠覆性差异
大模型单次推理能耗超10千瓦时，相当于20小时家用空调耗电；小模型能效比优化后，同等任务能耗可降至0.1瓦时。这种差距推动边缘计算发展——工业质检场景中，小模型本地化部署比云端调用大模型节省95%电力成本。 -
技术优化的不同路径
大模型依赖混合精度训练、梯度压缩等技术降低算力开销，但无法改变基础需求。小模型则通过知识蒸馏（如用BERT训练TinyBERT）、神经架构搜索等，在1/100算力下保持80%以上原模型性能。开源工具链（如TensorFlow Lite）进一步简化了小模型的端侧部署。
未来趋势显示，算力分配将更趋场景化：大模型持续突破认知边界，而小模型通过硬件-算法协同优化渗透高频刚需场景。企业需根据任务复杂度、实时性要求与成本预算动态选择技术路线。