Эффективные решения для развертывания ИИ на краевых устройствах
Краевые устройства, такие как смартфоны и IoT-устройства, обрабатывают данные локально, что улучшает конфиденциальность и снижает задержки. Однако развертывание крупных языковых моделей (LLMs) на таких устройствах сложно из-за высоких требований к вычислительным ресурсам.
Проблемы с развертыванием LLMs
LLMs требуют много памяти и вычислительных мощностей, что превышает возможности большинства краевых устройств. Традиционные методы используют высокоточные форматы, что увеличивает потребление ресурсов. Новые технологии разрабатываются для оптимизации этого процесса.
Инновации от Microsoft
Исследователи Microsoft предложили три ключевых решения для эффективной низкоразрядной квантования LLMs:
- Компилятор типов данных Ladder — гарантирует совместимость моделей с аппаратными средствами.
- Библиотека T-MAC mpGEMM — оптимизирует вычисления, устраняя необходимость в де-квантовании.
- Аппаратная архитектура LUT Tensor Core — снижает потребление энергии и улучшает производительность.
Преимущества новых технологий
Эти решения помогают уменьшить размер моделей и оптимизировать их работу на устройствах с ограниченными ресурсами. Например, библиотека T-MAC достигла 48 токенов в секунду на устройствах с чипами Snapdragon X Elite.
Ключевые выводы
- Низкоразрядная квантование уменьшает размер моделей.
- Библиотека T-MAC увеличивает скорость вывода.
- Компилятор Ladder обеспечивает легкую интеграцию.
- Оптимизация снижает энергопотребление, делая LLMs доступными для низкопотребляющих устройств.
Заключение
Исследование подчеркивает важность технологий квантования для развертывания LLMs на краевых устройствах. Новые решения решают проблемы потребления памяти и совместимости, открывая путь для быстрее, более энергоэффективных ИИ-приложений.
Рекомендации для компаний
Если вы хотите использовать ИИ для развития своей компании, рассмотрите возможности его применения. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить, и постепенно внедряйте ИИ-решения.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.
