暂且不说这些理念是否存在“先射箭子后画靶子 ”之嫌，一个需要被前置讨论的问题是：大模型如何在端侧完成部署？以手机端为例，目前发布且有实际演示的模型中，10亿参数量Stable Diffusion已经可以在搭载骁龙芯片的手机上运行，但再大一些的模型，比如让手机厂商们心心念念的Llama 2，其130亿参数规模跑在手机端就非...
除了这些优势，AX650N还支持低比特混合精度，遇到大规模参数的模型，我们就可以采用INT4来减少内存和带宽占用率，从而降低大模型在端侧边缘侧部署的成本。基于此，爱芯元智表示，AX650N可以说是成为了目前对Transformer架构支持最好的一个端侧部署平台。对了，除了上面的Swin Transformer，AX650N还适配ViT/DeiT、DETR在...
然而，在终端部署这类AI大模型时，仍面临成本、功耗及软件生态等多重挑战。在当前大模型发展的硬件驱动方面，杨磊认为异构计算才是本地部署端侧大模型的理想选择，它能最大限度地提升SoC的性能、能效以及面积利用率。其中，NPU作为端侧AI应用的关键算力资源，将为大模型的分布式落地演进提供核心动力。当前，随着大模型...
端侧部署是指将深度学习模型直接部署在用户的终端设备或边缘服务器上。这种部署方式对于需要快速响应、减少数据传输延迟、保护用户隐私以及在网络连接不稳定的环境中保持应用运行的应用场景尤为重要。随着移动设备性能的提升和深度学习模型的优化，端侧部署已成为实现人工智能应用落地的关键技术之一。▎功能介绍 PaddleX 提供...
据介绍，联想将进一步升级天禧个人智能体系统（天禧AS），在端侧部署DeepSeek 70亿参数（7B）大模型。由此，联想将成为全球首家在端侧部署和运行这一大模型的AI PC品牌。在沟通会上，刘军特别预告了联想将在2月25日进一步升级天禧AS，率先在端侧部署DeepSeek 7B大模型的下一步动作。此外，联想中国方案服务业务预计在...
通过飞桨压缩库PaddleSlim对模型进行量化操作,对模型进行“瘦身”和“提速”,产出量化模型;然后通过飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite将量化后的模型部署到移动端、嵌入式等终端,提供全流程的量化方案。除此之外,PaddleSlim还提供了剪裁、蒸馏、超参搜索等一系列模型压缩策略;Paddle Lite提供多硬件、多平台的端侧部署。两者...
2024年3月28日，联发科技（MediaTek）宣布与阿里云达成深度合作，双方在天玑9300移动平台上完成通义千问大模型小尺寸版本的端侧部署，该部署可适配天玑8300移动平台，可实现离线状态下即时且精准的多轮人机对话问答。未来，双方将携手打造面向应用开发者和终端设备厂商的生成式AI软硬件生态，基于MediaTek天玑移动平台适配...
长远来看，实现AI大模型在边缘侧和终端侧部署也是未来的发展方向之一。厂商加大对端侧AI模型支持力度 相比于如火如荼的云端大模型，当前终端侧的表现显得冷清很多。然而，从云端到终端是AI行业发展的必然趋势，如何让终端设备实现类ChatGPT功能，是未来AI企业都需要面对的问题，算力部署更是其中的基础。Arm 物联网事业...
2024年被称为端侧大模型元年，但是端侧大模型被体验、功耗、存储这个不可能三角制约了落地进展。9月26日，RockAI发布Yan1.3大模型，实现了大模型在无人机、机器人、PC、手机等各类终端设备上的离线无损部署，在普通电脑CPU上也能流畅运行，证明了其在中低端设备上的运行能力。“在AGI这个终极命题下，无论是云端...
端侧模型的压缩与量化技术 端侧推理引擎的架构和工作原理 大模型在手机端侧部署落地探索 面向端侧部署的多模态大模型技术 端侧芯片的能效优化:实现更长续航与更低功耗 端侧AI 模型在车载场景的应用与发展趋势 端侧设备中模型部署实战 ... 论坛亮点: 技术研讨:...