端侧 LLM 内存管理黑魔法:如何利用模型权重的分级加载与量化存储实现极致省电
如何利用分级加载与量化存储实现端侧 LLM 的极致省电与低内存占用 在大模型(LLM)进军手机、平板和边缘网关的趋势下,内存(RAM)和功耗成了最大的绊脚石。一个 Llama-3-8B 模型如果以 FP16 运行需要约 16GB 内存,这足...
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如何通过 Vulkan 接口压榨移动端 GPU 算力:详解计算管线与内存屏障的极致优化 在移动端 AI 推理框架(如 NCNN、MNN)中,Vulkan 已经成为跨平台 GPU 加速的事实标准。相比传统的 OpenGL ES,Vulkan ...
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如何针对瑞芯微 RK3588 NPU 进行算子裁剪与加速:实现边缘 AI 的极致响应 在边缘计算领域,瑞芯微 RK3588 以其 6TOPS 的 NPU 算力成为国产芯片的佼佼者。然而,许多开发者发现直接部署模型时,推理速度远达不到预期。这...