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如何能使大模型更好地服務(wù)企業(yè)和個(gè)人

ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá) ? 來源:ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá) ? 2023-11-03 09:26 ? 次閱讀
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隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,傳統(tǒng)的個(gè)人電腦已經(jīng)面臨升級(jí)的需求。AI PC時(shí)代,如何能使大模型更好地服務(wù)企業(yè)和個(gè)人?中科創(chuàng)達(dá)交出了第一份答卷。

近日,中科創(chuàng)達(dá)憑借其在終端、邊緣計(jì)算領(lǐng)域的多年技術(shù)沉淀以及在大模型領(lǐng)域的創(chuàng)新探索,利用模型壓縮、分布式以及張量并行技術(shù),成功在搭載了高通8系列芯片平臺(tái)的邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)了LLaMA-2 130億參數(shù)模型的穩(wěn)定運(yùn)行,成為業(yè)內(nèi)首家取得此突破的大模型企業(yè)。這一創(chuàng)舉將使得端側(cè)設(shè)備能夠運(yùn)行更大參數(shù)的模型,同時(shí)提高了端側(cè)設(shè)備的推理速度,為大模型在端側(cè)的應(yīng)用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

模型壓縮及張量并行技術(shù)提升端側(cè)AI效率

自今年3月份ChatGPT-3對(duì)外開放以來,大模型及其應(yīng)用以極其驚人的發(fā)展速度席卷全球,由此帶來了對(duì)于算力需求的急速攀升。云端算力面臨成本和供給壓力,無法滿足AI算力需求,端側(cè)AI為這一難題提供了解決方案。隨著高通、Intel等芯片廠商陸續(xù)發(fā)布具有更高算力并支持生成式AI的終端芯片,AI PC時(shí)代拉開序幕。

AI PC作為終端、邊緣與云技術(shù)融合的創(chuàng)新產(chǎn)物,具有成本、時(shí)延和隱私方面的天然優(yōu)勢(shì),可以作為云端算力的補(bǔ)充。在即將到來的AI PC時(shí)代,中科創(chuàng)達(dá)將能夠充分發(fā)揮自身在終端、操作系統(tǒng)、邊緣計(jì)算、軟件以及生態(tài)合作方面的優(yōu)勢(shì),助力品牌商和開發(fā)者抓住行業(yè)轉(zhuǎn)型的契機(jī),為終端用戶帶來在辦公、娛樂、學(xué)習(xí)等多場(chǎng)景下的更為高效便捷的體驗(yàn)。

邊緣AI加速大模型在B端落地應(yīng)用

此次中科創(chuàng)達(dá)的成功實(shí)踐不僅驗(yàn)證了13B大模型在端側(cè)的落地,也為大模型在邊緣的應(yīng)用打開了新的可能性。以往,大型模型主要在云端進(jìn)行訓(xùn)練和推理,而現(xiàn)在,邊緣設(shè)備也能夠勝任更大參數(shù)的模型。這將為各行各業(yè)帶來更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn),無論是語音識(shí)別、圖像處理還是自然語言處理,都能夠受益于這一創(chuàng)新。

未來,AI將以端云協(xié)同的模式,即云端進(jìn)行模型訓(xùn)練,而推理則集中在離數(shù)據(jù)產(chǎn)生距離更近的端側(cè)及邊緣側(cè)進(jìn)行,有效緩解AI算力不足的需求和缺口。由此加速大模型應(yīng)用在智能駕駛、具身智能、智能家居、智能物聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景的落地。

審核編輯:彭菁

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:AI PC時(shí)代,端側(cè)運(yùn)行130億參數(shù)模型,中科創(chuàng)達(dá)是如何做到的?

文章出處:【微信號(hào):THundersoft,微信公眾號(hào):ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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