Krisp 宣布通过启用 FP16（半精度浮点数）执行模式，在不改变模型架构的前提下，显著提升了语音隔离算法的服务器并发处理能力。在 AWS Graviton3 和 Intel Sapphire Rapids 等支持 FP16 的 CPU 上，单台 16 核服务器处理的实时通话数量从 76 路提升至 137 路，增幅达 2 倍。该优化通过减少内存带宽占用和提升指令级吞吐量实现，为大规模部署的 AI 语音代理提供了极具价值的性能提升方案。
在 AI 语音代理（Voice AI Agents）大规模部署的场景中，语音隔离（Voice Isolation）是核心功能之一。然而，每一通通话都会消耗服务器的 CPU 资源。当并发通话量达到数千级时，CPU 资源瓶颈往往导致帧丢失、延迟增加甚至服务中断。
Krisp 团队在探索如何最大化单台服务器的处理能力时，提出了一个关键问题：在保持音质无损的前提下，如何在不更换模型或重构管道（pipeline）的情况下，提升服务器的并发承载上限？经过深入分析，他们发现了一个被忽视的关键变量——数据精度。
“The biggest win was not a new model. It was one setting. On the right CPUs, it lets the same model handle about 2× more calls.”
— Krisp 官方技术团队
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