算法工程ROI

概述

算法工程ROI（投入产出比）是衡量算法方案经济可行性的核心思维。在得物鉴别业务中，算力资源充足但方案必须算清经济账：技术可行不等于业务可行，每次模型优化都需量化算力成本变化与人工替代收益的对比。

核心原则：算法的终极目标是降本提效。如果一个方案技术上能跑通，但经济上跑不动，那就是不可行的。
平衡三要素：
精度：模型识别准确率
延迟：单样本推理时间（生产环境要求秒级）
算力成本：GPU/CPU 资源消耗
优化路径：
训练阶段：神经网络结构搜索找轻量级模型结构；知识蒸馏将大模型能力迁移到小模型
部署阶段：INT8 量化、剪枝压缩模型体积；vLLM/Triton 做批处理推理、动态 batching 提升 GPU 利用率；CUDA Kernel 算子加速
决策框架：每次模型优化都要计算「算力成本变化」vs「人工替代收益」。为提升 0.1% 精度而算力成本翻倍、仅带来 0.5% 替代率提升的方案，业务上不可行。
业务分级处理：独立鉴别场景优先保精度，补充鉴别场景优先保推理速度。