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端侧大模型推理：挑战与机遇并存
引言
2024 年被誉为 AI 应用的元年，大模型不再仅仅停留在实验室，而是加速走向商业化落地。其中，端侧大模型推理，即在手机、PC、智能汽车等边缘设备上运行大模型，成为了关键环节。然而，端侧部署面临着存储与计算资源、功耗、软件生态等多重挑战。商汤科技SensePPL 端侧大模型推理系统，通过深度调优，在计算优化、推理框架、Serving Pipeline 等方面取得了突破，大幅提升了端侧性能，为大模型的商业化落地提供了强力支撑。
端侧大模型推理的现状与挑战
近年来，端侧大模型发展迅速，手机、汽车、PC 等领域纷纷涌现出相关应用。然而，端侧大模型的实际应用仍面临着诸多挑战：
- 模型体积与计算资源的矛盾： 大模型通常体积庞大，需要大量的存储空间和计算资源，而端侧设备的存储和算力有限，难以满足需求。
- 功耗限制： 端侧设备的电池容量有限，大模型推理会消耗大量电能，影响设备续航。
- 软件生态不完善： 端侧大模型的软件生态尚未成熟，缺乏统一的标准和开发工具，导致开发和部署难度较大。
商汤 SensePPL：端侧大模型推理的解决方案
商汤科技基于多年积累的传统 CNN 推理基础设施研发经验，推出了 SensePPL 端侧大模型推理系统，旨在解决端侧大模型部署的难题。SensePPL 的核心优势在于：
- 深度优化： SensePPL 在计算优化、推理框架、Serving Pipeline 等方面进行了深度调优，有效提升了端侧大模型的推理效率。
- 业界领先的性能： SensePPL 在首字延迟、Decoding 延迟等关键性能指标上取得了业界领先水平，大幅改善了终端大模型的交互体验。
- 云边端一体化： SensePPL 提供云边端一体的推理解决方案，支持模型在云端训练，在边缘端部署，并通过云端协同的方式，实现更强大的功能和更灵活的应用。
SensePPL 的应用案例
SensePPL 已成功部署在智能车舱和手机等场景，取得了显著的成果：
- 智能车舱： SensePPL 赋能智能座舱大模型，提升了车机语音交互的流畅度和准确性，为用户带来更便捷、更智能的驾驶体验。
- 手机： SensePPL帮助手机厂商在端侧部署大模型，实现更强大的 AI 功能，例如更精准的语音识别、更智能的图像识别等，提升了手机的智能化水平。
未来展望：端侧大模型的无限可能
端侧大模型的未来充满着无限可能，它将为我们带来更加智能、便捷、个性化的生活体验：
- 更强大的 AI 功能： 端侧大模型将支持更强大的 AI 功能，例如更自然流畅的对话、更精准的图像理解、更智能的个性化推荐等。
- 更广泛的应用场景： 端侧大模型将拓展到更多应用场景，例如智能家居、智慧医疗、智慧城市等，为各行各业带来变革。
- 更安全的隐私保护： 端侧大模型能够在本地设备上进行推理，无需将数据上传到云端，有效保护用户隐私。
结论
端侧大模型推理是 AI 技术发展的重要方向，它将为我们带来更智能、更便捷、更安全的未来。商汤科技 SensePPL 端侧大模型推理系统，通过深度优化和创新，为端侧大模型的商业化落地提供了强力支撑，推动了 AI 技术的快速发展和应用。
参考文献
注： 本文参考了演讲实录和相关资料，并进行了整理和补充。
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