在智能算力系统设计中，应如何平衡广告业务的召回、预估、排序等环节的实时调控与系统稳定性，以实现资源利用效率和收益的最大化？

智能算力系统设计的目的是在保持系统稳定性的前提下，最大化资源利用效率和广告收益。考虑到广告业务的召回、预估、排序环节对算力的需求，系统设计应涵盖以下几个关键方面：

参考资源链接：[美团外卖广告智能算力优化：提升收益与效率](https://wenku.csdn.net/doc/4gk0i86b4v?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 流量价值预估：通过对历史数据的分析，构建流量价值评估模型，预测不同时间段内流量的价值，为算力分配提供依据。
2. 算力资源动态分配：采用差异化算力支持，根据流量价值预估结果动态调整资源分配，为高价值流量提供更多的计算资源，为低价值流量提供较少的计算资源。
3. 系统稳定性与效率的平衡：通过算法优化确保在高流量时段的稳定运行，同时在低流量时段优化资源使用，实现成本的节约。
4. 实时调控与决策优化：构建实时调控系统，如使用PID组件来动态调整系统的状态，以响应实时的业务需求变化。
5. 模型与算法的优化：使用小模型和大模型的组合，根据广告候选集的复杂性进行多通道召回和投放，以及动态候选集和弹性模型的应用，以实现高效的流量处理。
6. 监控和反馈机制：建立全面的监控系统，对广告引擎的关键指标进行实时监控，并提供及时的反馈，以便快速响应系统异常和业务变化。
美团外卖广告平台智能算力的实践案例为此提供了宝贵的经验。在《美团外卖广告智能算力优化：提升收益与效率》一书中，资深技术专家林乐彬分享了如何通过智能算力技术解决广告业务中资源紧张的问题，实现算力利用效率和收益最大化。该书不仅详细介绍了业务背景、技术挑战及解决方案，还提供了一系列优化算力的具体技术和方法，是理解和解决当前问题的宝贵资源。

参考资源链接：[美团外卖广告智能算力优化：提升收益与效率](https://wenku.csdn.net/doc/4gk0i86b4v?spm=1055.2569.3001.10343)