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...
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...
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...
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...
近日，极氪宣布完成端侧Kr AI大模型的离线部署，将通过OTA分批推送，全系8295车型支持升级。据了解，此次极氪部署的端侧Kr AI大模型，基于高通智能座舱计算平台的强大算力，实现不依赖网络的实时图文理解与推理能力。响应速度方面，端侧计算减少数据传输延迟，响应速度提升1倍。数据在本地处理，避免隐私泄露风险。个性化...
MLC-LLM 是一个机器学习编译器和高性能大型语言模型部署引擎。该项目的使命是让每个人都能在自己的平台上开发、优化和部署 AI 模型。InternLM 2.5 是上海人工智能实验室发布的新一代大规模语言模型,相比于之前的版本,InternLM 2.5支持百万长文,推理能力开源领先。本文将带大家手把手使用 MLC-LLM 将 InternLM2.5-...
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...
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:端侧 AI 的最新技术知识、研究成果及未来发展趋势,为实操提供理论支持; 案例驱动学习:让参与者了解端侧 AI 在不同场景下的应用和解决方案; 手把手实操...
以OpenAI为代表的大语言模型爆发后，多重因素影响之下本地化部署成为LLM落地的主流模式。LLM迫切需要部署在本地设备上，围绕LLM端侧部署的研究与探索空前高涨。5月份，Google推出了可以在旗舰手机上离线运行的PaLM2 轻量版Gecko。从这一刻起，能够在端侧运行的大语言模型成了厂商们的重要任务。毕竟LLM要落地，移动...