2025算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告

算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告2025 年 8 月算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告目录一、 研究背景与意义..............................................................................................................2（一）算力网络概念与架构................................................................................................2（二）人工智能模型推理的算力需求加速........................................................................3（三）算力网络为人工智能模型推理提供算力................................................................5二、 算力网络人工智能模型推理算力度量..........................................................................7（一）算力度量相关研究进展............................................................................................7（二）算力网络人工智能模型推理算力度量概念............................................................8三、 模型推理算力度量方法................................................................................................10（一）算力度量模型..........................................................................................................10（二）算力消耗量度量方法..............................................................................................11（三）算力使用量度量方法..............................................................................................12四、 模型推理算力度量指标................................................................................................13（一）模型推理算力度量指标体系..................................................................................13（二）算力消耗量度量指标..............................................................................................13（三）算力使用量度量指标..............................................................................................15五、 模型推理算力度量关键技术........................................................................................16（一）模型剖析技术..........................................................................................................16（二）模型推理并行技术..................................................................................................17（三）基本操作数测量技术..............................................................................................18六、 模型推理算力度量案例................................................................................................20（一）模型推理算力消耗量度量案例..............................................................................20（二）模型推理算力使用量度量案例..............................................................................22（三）联通云计量计费案例..............................................................................................22七、总结..................................................................................................................................25参考文献..................................................................................................................................26算力网络人工智能模型推理算力度量研究报告-1-前 言随着人工智能技术的迅猛发展，模型推理已成为算力需求的核心驱动力。从 AI 搜索、智能体的兴起到多模态内容生成的广泛应用，模型推理的算力需求呈现出前所未有的加速态势。在此背景下，算力网络作为计算与网络深度融合的新型基础设施，为人工智能模型推理提供了灵活、高效的算力支持。然而，如何精准度量模型推理所需的算力资源，并实现算力的高效调度与优化，是当前行业面临的重要挑战。本报告深入研究了算力网络人工智能模型推理算力度量的理论框架、方法体系及关键技术，并结合典型应用案例验证其有效性。本报