知识蒸馏能降低计算能耗吗？

是的，知识蒸馏可以有效降低计算能耗，尤其是在模型推理阶段。该技术通过训练更小、计算成本更低的学生模型来模仿更大、更复杂的教师模型的知识来实现这一目标。

降低计算量的主要机制是模型压缩。学生模型通常比教师模型拥有更少的参数和更简单的运算，从而每次预测所需的计算量更少。知识蒸馏侧重于迁移教师已学的函数映射（体现在其软化的输出概率/logits 或中间表示中），而非要求学生从头独立学习复杂模式。计算量的减少带来更快的推理速度和更低的能耗，在资源受限的设备上尤为明显。

这种计算需求的降低在部署场景中最为有价值。它支持在处理能力有限的设备（边缘设备、手机、物联网设备）上部署高性能模型，并在云环境中通过降低每次推理的成本实现高效扩展。其关键优势在于在关键推理阶段仅使用教师模型一小部分计算资源，同时接近大型教师模型的性能。