合规监控是「全量 + 实时 + 强留存」:算力要按峰值通话与消息量配。
结论:语音转写与文本审核都是推理负载,模型不大但量极大:按「并发通话数 × 单路算力」配多张 24GB 卡。
规则引擎负责硬性合规(关键词、禁投),模型负责语义与异常,两者分工不能混。
链路是「语音/消息采集 → 转写与结构化 → 规则筛查 → 模型判定 → 告警与工单 → 留存审计」。GPU 在转写与模型判定;规则与留存是 CPU/存储。
第二段是留存:监管要求录音与记录长期保存并可检索,存储与检索成本常被低估。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 语音转写 | 推理吞吐 | FP16/INT8 | 算力、批处理 | 按并发通话数 |
| 文本审核 | 推理吞吐 | INT8/FP16 | Tensor Core | 量大模型小 |
| 规则引擎 | CPU | — | CPU、内存 | GPU 不参与 |
| 留存与检索 | IO | — | 存储、索引 | 长期保存 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗,转写与审核批量推理。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB,语义模型与复核。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态,多任务并行。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB,开发与小规模。 |
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按峰值并发通话与消息量算,模型本身不大。多张 24GB 卡做批处理通常比单张大卡划算。
领域词表(金融术语、产品名)+ 音频质量是主要因素,模型微调其次。
按监管要求,通常数年并可检索。存储与索引成本要提前纳入预算。
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