怎样优化座舱内多模态大模型的 KV Cache:解决长对话场景下的显存占用溢出难题
如何优化座舱多模态大模型的 KV Cache:解决长对话场景下的显存占用溢出难题 在智能座舱场景下,多模态大模型(VLM)需要实时处理语音、视觉(如驾驶员监控)和长文本上下文。由于座舱 SoC 的显存(如 Orin X 或骁龙 8295)通...
如何优化座舱多模态大模型的 KV Cache:解决长对话场景下的显存占用溢出难题 在智能座舱场景下,多模态大模型(VLM)需要实时处理语音、视觉(如驾驶员监控)和长文本上下文。由于座舱 SoC 的显存(如 Orin X 或骁龙 8295)通...
在汽车智能座舱环境中,部署多模态大模型(如处理语音、视觉和文本的VLM/LLM)是提升用户体验的关键。然而,座舱系统通常对硬件资源(尤其是GPU/NPU的显存)具有严格的限制。当用户进行长时间的连续对话时,大模型用于存储历史信息的KV Ca...
多模态大语言模型(LMMs),如GPT-4V和Claude 3等,正在成为AI应用的新前沿。它们通过集成的视觉编码器(Vision Encoder)处理图像输入,并将视觉信息转化为语言模型可以理解的嵌入(Embeddings)。然而,这种跨...