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《量子计算加速AI推理实战》
随着大模型参数量突破万亿级，传统GPU/TPU架构在实时性、能效比上逐渐显现出瓶颈——例如，自动驾驶系统对图像识别的延迟要求低于50毫秒，而当前硬件在复杂场景下常达100ms以上。在2023年一项关键实验中，研究团队构建了量子-经典混合推理架构，用于图像分类任务（如CIFAR-10数据集）。尽管量子计算仍处于NISQ（含噪声中等规模量子）阶段，部分研究团队已尝试将量子算法嵌入AI推理流程。图2：量子（NISQ设备）与经典GPU在AI推理任务中的加速比与能耗比（数据基于CIFAR-10任务，2024年实验）
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/157088790
量子计算在AI推理中的能耗比经典方案更低(单选)
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