美国太空军“金穹”计划32亿美元合同落地，核心痛点浮出水面：天基拦截需毫秒级AI决策，而当前大模型推理延迟普遍超标。从工程实践看，必须融合模型蒸馏、量化压缩与抗辐射边缘芯片设计。想起自己曾为优化API响应延迟调试整晚——太空场景更苛刻，辐射、算力、功耗三重约束下，轻量化部署不再是“可选项”。这或许会倒逼专用AI芯片迭代？硬件组的朋友，你们在极端环境部署时踩过哪些坑？화이팅！
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去年在JPL听一个抗辐射FPGA项目汇报时，他们提到即便用INT4量化，单粒子翻转仍会导致推理路径偏移——这比地面API延迟棘手多了。模型蒸馏或许能压参数量，但太空里“确定性推理”比“平均延迟”更关键，这点常被低估。你们硬件组遇到过SEU引发的决策漂移吗？
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