大模型边缘部署需要解决计算限制和部署高精度模型的需求之间的矛盾,而模型量化正是解决这一问题的关键技术之一。模型量化是一种有效的技术,用于减小模型的大小和计算复杂度,提高计算效率和能效。在边缘侧部署大模型时,由于硬件资源有限,模型量化成为一种重要的技术来适应边缘设备的资源限制。 模型量化的基本原理是将模型...
但相比于面向消费者的AI工具,企业对于大模型能力的要求更高,除了大模型本身的性能表现需要足够优越外,还有更为重要的几点就是数据安全、响应够快,这也是跑在云上的大模型缺少的。 因此边缘大模型脱颖而出,因为边缘设备距离企业的业务或者用户本身距离更近,且能够支持本地私有化部署保证用户的数据安全。与此同时,底层...
不过大模型在边缘/端侧的部署并不可能一蹴而就。由于边缘设备的计算资源限制以及大模型本身对计算资源需求的多样性,在边缘部署首先就会面临来自算力方面的挑战。一方面,模型厂商需要对大模型进行压缩、剪枝、量化等技术处理,以减小模型的大小和计算复杂度,使其适应边缘/端侧设备的性能要求;另一方如何对算力基础设施进行...
T-MAC 采用基于查找表(LUT)的计算范式,无需反量化,直接支持混合精度矩阵乘,其高效的推理性能以及其统一且可扩展的特性为在资源受限的边缘设备上实际部署低比特 LLMs 铺平了道路。 此外,当前大模型的部署普遍依赖于专用加速器,如 NPU 和 GPU 等,而 T-MAC 可以摆脱专用加速器的依赖,仅利用 CPU 部署 LLMs,推理...
具体部署策略 CUDA Core and Tensor Core 模型性能与FLOPs TensorRT的局限性 CUDA Core与Tensor Core的选择考量 前后处理的时间开销 并不是TRT跑通了就结束了 参考万字长文,深度解读AI项目开发流程及边缘设备部署经验 边缘计算的优点: ① 低延迟:计算能力部署在设备侧附近,设备请求实时响应; ② 低带宽运行:将工作迁...
AI Chiplet是一种将SoC算力和NPU(神经网络处理器)的AI算力解耦的方法,通过灵活组合芯粒来适配边缘端大模型的推理需求。原粒半导体已经研发出了多模态算力核心CalCore技术,支持企业将大模型部署在边缘端;以及自适应算力融合CalFusion技术,可以自动分配芯粒以捆绑不同的算力。这种AI Chiplet的方法在桌面游戏PC中已经...
OmniML的主要产品是Omnimizer,该产品可以压缩机器学习模型的大小,以便大模型在更小的边缘设备上运行。通过这种方式,AI大模型可实现在手机、无人机、汽车等终端的轻量化部署。OmniML方面公布的数据显示,其能够使机器学习任务在不同边缘设备上的速度提高10倍,但工程工作量仅为 1/10。
对此,原粒半导体的思路是用AI Chiplet的方法应对,把SoC算力跟NPU(神经网络处理器)的AI算力解绑,再灵活组合出边缘端芯片,以适配边缘端大模型的推理要求。目前,原粒半导体已研发出多模态算力核心CalCore技术,支持企业将大模型部署在端侧;以及自适应算力融合CalFusion技术,自动分配芯粒以捆绑不同的算力。以下为原...
边缘AISoC支持大模型 随着大模型的发展,其在边端侧的部署应用成为趋势,如今也有不少企业推出边缘SoC芯片支持大模型的运行。如边缘AI半导体公司安霸(Ambarella),日前在美国 AutoSens 展会宣布推出两款用于车载车队远程信息处理系统的最新一代 AI 系统集成芯片(SoC)。