让AI触手可及：大模型在终端设备的未来

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让AI触手可及：大模型在终端设备的未来

引言

随着AI技术的飞速发展，大模型（如GPT、LLaVA等）的应用逐渐从云端走向终端设备。然而，终端设备的算力有限，如何在这些设备上实现流畅的AI应用成为了行业关注的焦点。本文将通过分析ICML和CVPR等顶级会议的最新研究成果，以及高通公司在AI研发方面的长期努力，探讨这一问题的解决方案。

让AI触手可及：大模型在终端设备的未来

大模型在终端设备的挑战

在算力有限的终端设备上部署大模型，主要面临以下几个挑战：

计算性能：大模型通常需要大量的计算资源，而终端设备的处理器和内存有限。
内存效率：大模型的内存占用较高，如何在有限的内存中高效运行是关键。
功耗控制：终端设备对功耗要求严格，如何在保证性能的同时降低功耗是难题。

让AI触手可及：大模型在终端设备的未来

量化技术的应用

量化技术是解决上述挑战的有效方法之一。通过将模型的权重从高精度浮点数转换为低精度整数，可以大幅提高计算性能和内存效率。高通公司的研究表明，生成式AI模型可以量化至INT4模型，在不影响准确性和性能表现的情况下，能节省更多功耗，与INT8相比实现90%的性能提升和60%的能效提升。

硬件加速的支持

终端侧的AI加速离不开硬件的支持。高通AI引擎采用异构计算架构，包括Hexagon NPU、高通Adreno GPU、高通Kryo CPU或高通Oryon CPU。其中，Hexagon NPU在性能表现上，比前代产品快98%，同时功耗降低了40%。架构方面，Hexagon NPU升级了全新的微架构，全面提升了生成式AI的响应能力，使得手机上的大模型“秒答”用户提问成为可能。

全栈AI优化

高通公司不仅在理论研究方面快马加鞭，还通过全栈AI研究和优化，加速AI应用在实践中的部署。高通AI软件栈是一套容纳了大量AI技术的工具包，全面支持各种主流AI框架、不同操作系统和各类编程语言，能提升各种AI软件在智能终端上的兼容性。基于高通AI软件栈，只需一次开发，开发者就能跨不同设备随时随地部署相应的AI模型。