Чтобы уменьшить нагрузку на нейронные сети в часы пик, можно использовать следующие меры:

• Оптимизировать модели. 35 Существуют различные методы сжатия нейросетей, которые позволяют уменьшить их размер и вычислительные требования. 35 Например, прунинг (удаление части параметров), квантование, дистилляция знаний и кластеризация весов. 3
• Использовать энергоэффективное оборудование. 2 Специализированные архитектуры для обработки нейронных сетей (ASIC) могут существенно снизить энергопотребление по сравнению с традиционными графическими процессорами (GPU). 2
• Контролировать использование приложений с высокой нагрузкой. 4
• Использовать балансировку нагрузки. 4 Этот метод позволяет равномерно распределять сетевой трафик. 4
• Проводить регулярные тесты сети. 4 Это помогает своевременно выявлять проблемы с производительностью. 4
• Использовать инструменты мониторинга. 4 Они позволяют выявлять и устранять проблемы до того, как они перерастут в серьёзные сбои. 4