当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

边缘设备最新视觉报道_边缘设备是什么(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-02

边缘设备

如何在低资源设备上高效运行70B大模型？最近有一篇超新鲜的论文《TPI-LLM: Serving 70B-scale LLMs Efficiently on Low-resource Edge Devices》发布了，简直量变引起质变的典范啊！这篇论文主要讨论了在资源有限的边缘设备上如何高效地运行70B级的大语言模型（LLM）。为了解决这个问题，作者提出了几种非常创新的方法，下面我来给大家详细介绍一下。滑动窗口内存调度器 𐟚€ 首先，论文提出了一种滑动窗口内存调度器。这个调度器在推理过程中动态管理模型权重，从而更有效地使用内存。它把磁盘I/O延迟和正在进行的计算以及通信重叠起来，这样就能让大模型在内存非常有限的设备上平稳运行。基于星形的Allreduce算法 𐟌 其次，论文还提出了一种基于星形的Allreduce算法。传统的Allreduce算法通常基于环形或树形结构，但这篇论文发现链路延迟是通信的主要瓶颈。为了解决这个问题，TPI-LLM实现了基于星形的Allreduce算法，这种方法最大限度地减少了链路延迟，提高了整体性能。张量并行度 𐟧銊在单用户场景下，论文认为张量并行比管道并行更有效。这种方法可以更好地管理计算和内存，使其适用于大规模模型。简单来说，就是通过优化计算方式来提高效率。广泛测试 𐟓Š 最后，论文在仿真和真实测试平台上进行了大量实验，结果表明与变形金刚和加速等现有方法相比，推理的首token时延（TTFT）、token延迟和峰值内存占用量有了显著改善。例如，TPI-LLM将推理的首token时延和token延迟减少了80%以上，同时还将Llama 2-70B的峰值内存占用量减少了90%。高效的图层重量加载 𐟚€ 此外，论文还设计了一种高效的图层重量加载方法。系统只在需要计算时才加载层权重，从而减少不必要的数据I/O，防止大型模型可能出现OOM（内存不足）错误。总结 𐟓 这些方法共同帮助在低资源边缘设备上高效地为大规模LLM提供服务，解决了内存管理和通信延迟方面的关键挑战。不得不说，这篇论文真的是在资源有限的情况下运行大模型的绝佳解决方案！

「Qualcomm知识课堂」混合型人工智能白皮书：高通如何帮助人工智能扩展(二)：这篇文章进一步探讨了高通在混合型人工智能领域的贡献和战略，详细介绍了高通AI栈的各个组件，包括对流行人工智能框架的支持、软件开发工具包（SDK）、模型效率工具包（AIMET）以及神经架构搜索（NAS）。高通AI栈支持从设计到优化、部署和分析的完整模型工作流程，并提供了丰富的工具和库来简化开发者体验，还强调了高通在硬件加速方面的领导地位，包括其异构计算架构和Hexagon处理器的创新，这些技术在智能手机和其他边缘设备上加速了AI应用的运行。网页链接

OmniVision-968M：用于边缘设备的新型本地 VLM，速度快、体积小但性能卓越𐟑 它基于 SigLIP-so-400M 和 Qwen-2.5-0.5B 𐟒襛𞥃标记减少 9 倍，超级高效 𐟓–与 SFT 和 DPO 保持一致，以减少幻觉 𐟔堁pache 2.0 许可证 Model repository网页链接(also has GGUF quantized versions and local quickstart instructions 𐟒婠Demo网页链接

SCI JCR二区，中三区，全部作者， 1.动态环境下多尺度~~~~融合实时目标检测。 2.用于边缘设备的轻量级~~~~精度和效率之间的权衡。 3.恶劣天气条件下鲁棒三维目标识别~~~~自适应。 4.自主无人机系统中多传感器~~~~态学习。 5. 基于~~~~的高分辨率航空图像分割自监督学习。

【意法半导体推出Page EEPROM二合一存储器提升智能边缘设备的性能和能效】新存储器兼备串行闪存的读取速度与EEPROM的字节级写操作灵活性，实现真正的两全其美网页链接「张国斌的芯发布」

大模型LLM已过时，小模型SLM才是未来？苹果这么看 1. 小型语言模型（SLM）（苹果定义的SLM标准为参数量≤2B，但有争议）因其适用于移动和边缘设备而日益受到重视，被认为是 AI 未来的发展方向； 2. 苹果研究团队探讨了训练小型模型的计算瓶颈，发现使用特定技术和硬件配置可以有效提升 SLM 的训练效率和成本效益； 3. SLM 的研究和应用展示了其在处理速度、效率和性价比方面的优势，对计算资源有限的组织尤其有吸引力。「大模型」「人工智能」「人工智能超话」

2023年缺陷分类研究六大热门方向在2023年，缺陷分类领域的研究可以关注以下几个方向𐟔 𐟔 增强现实与虚拟现实的应用：将增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术应用于缺陷分类，可以为工程师和技术人员提供更直观的视觉体验，帮助他们更准确地识别和分类缺陷。 𐟔 深度学习与传统方法的融合：尽管深度学习表现出色，但在某些特定情景下，传统图像处理方法仍然有效。研究如何将深度学习与传统算法结合，利用各自优势，可能会带来更高的准确度和鲁棒性。 𐟔 实时检测与边缘计算：研究如何将缺陷分类模型部署到边缘设备上，实现实时检测。这对于工业自动化和智能制造尤其重要，因为它可以减少对中央服务器的依赖，提高处理速度和效率。 𐟔 跨领域适应性：不同行业的缺陷特性各异。研究模型的跨领域适应性，即如何使得在一个领域训练的模型能够适应并准确分类其他领域的缺陷，是一个值得探索的方向。 𐟔 解释性与可视化：深度学习模型常被诟病为“黑箱”，提高模型的解释性，发展可视化工具来展示模型的决策过程，将有助于提升用户对模型的信任度，并促进模型优化。 𐟔 少样本学习：缺陷数据往往难以大量获取，因此，研究少样本学习方法，如元学习、迁移学习等，对于提升模型在有限数据上的表现至关重要。

【AI时𐟈𓦖‡明𐟉‘信机制价值驱动】红船扬帆奋进嵌入式红包雨绿色密码万亿蓝海𐟉‘信起飞.AI 边缘算力系统部署指南2024，𐟈𖦕ˆ提升应用的开发与执行的效率、𐟉‘扩展性和最终的性能边缘算力设备异构性强、计算资源受限，软件部署涵盖了各种智能应用部署软件框架对在不同环境中实现和运行边缘智能起着至关重要的保障作用，𐟉‘信机制将提供计算资源的各异构节点或设备统一纳入分布式泛在计算资源的感知和管理中，价值驱动区块链的泛在计算资源𐟉‘信管理机制实现高效决策，平台经济嵌入式创新服务引领以保证计算资源的𐟉‘信接入和𐟉‘信服务，融𐟈𔥈›新向未来。

英特尔日落西山还是涅盘重生？错失七大风口在科技行业，企业的成败往往取决于对市场趋势的洞察与反应。曾经的芯片巨头英特尔（Intel）在过去几十年里风光无限，但如今却面临前所未有的挑战。让我们一起来探讨英特尔过去二十年错失的关键风口，它是否会重蹈诺基亚的覆辙，走向“末日”。 —— 英特尔错过的关键风口： 1️⃣ 移动处理器市场英特尔错过了智能手机和平板市场的爆发，其Atom处理器未能与ARM竞争，导致在移动领域逐渐被边缘化。 2️⃣ 低功耗架构随着市场对低功耗需求日益增加，英特尔坚持高功耗的x86架构，未能抓住物联网和智能设备的机会，使ARM占据主导地位。 3️⃣ AI计算和高性能GPU 在AI和高性能计算需求迅速上升的背景下，英特尔未能及时布局，导致英伟达以其GPU在AI和数据中心市场迅速崛起。 4️⃣ 先进制程技术英特尔的14nm和10nm制程一再延期，而台积电和三星已成功实现5nm和3nm工艺，极大提升了产品性能。 5️⃣ 数据中心加速器数据中心需求大增，但英特尔在DPU等加速器领域布局不足，过度依赖CPU，逐渐失去数据中心市场的竞争力。 6️⃣ 开源架构RISC-V 在RISC-V开源架构方面反应迟缓，导致英特尔在低成本设备市场被动，错过了新兴市场的机会。 7️⃣ 晶圆代工业务英特尔进入代工市场较晚，而台积电和三星早已占据主导地位。 —— 英特尔是否会“末日”？尽管英特尔在PC和服务器市场仍有基础，但其面临的挑战与当年诺基亚的衰退过程有相似之处： ▪️ 市场变化适应性不足 ▪️ 技术创新滞后 ▪️ 决策失误与生态系统缺失 ▪️ 竞争加剧 —— 投资者视角： ▪️ 英特尔与AMD合作应对Arm架构虽短期增强市场信心，但长期依然需要更多创新。Arm实力超然，预计到明年底将有约1千亿个搭载Arm技术的设备问世。 ▪️ AMD、台积电等在多个领域迅速超越，英特尔的传统优势逐渐削弱。 ▪️ 追赶制程技术和扩展代工业务的巨额投入，短期内压缩了利润率。 ▪️ 供应链紧张和中美科技竞争带来不确定性，加剧了全球化布局难度。 ▪️ 一些投资者依然看好英特尔在量子计算、代工等领域的布局，但执行力是关键。若英特尔无法快速调整策略并加快创新，可能将被边缘化，走向“末日”危机。整体而言，英特尔的未来市场地位将取决于其能否成功转型并重获投资者的信任。

K8s集群架构：从零开始到高手的全攻略 Kubernetes（K8s）是一个开源的容器编排系统，广泛应用于各种场景。以下是一些K8s的实际应用场景：微服务架构 𐟏튋ubernetes非常适合管理微服务架构。微服务架构将复杂的应用程序分解为独立部署和管理的模块化组件。K8s可以帮助你轻松管理和扩展这些微服务。云原生开发 ☁️ Kubernetes是云原生开发的关键组件。云原生开发旨在构建在云基础设施上运行的应用程序，利用云的可扩展性、灵活性和弹性。K8s提供了构建和运行这类应用程序所需的所有工具。持续集成和交付 𐟚€ Kubernetes与持续集成和交付（CI/CD）管道完美集成，可以更轻松地自动化部署过程，并在最短的停机时间内推出新版本的应用程序。混合和多云部署 𐟌 Kubernetes可以跨不同的云提供商、本地数据中心甚至开发人员笔记本电脑提供一致的部署和管理体验。这使得构建和管理混合云和多云部署变得更加容易。高性能计算 𐟒𛊋ubernetes也可用于管理高性能计算工作负载，例如科学模拟、机器学习和大数据处理。它能够提供所需的计算资源和弹性，以满足这些应用的需求。边缘计算 𐟌 Kubernetes也用于边缘计算应用程序，可用于管理在边缘设备（如物联网设备或网络设备）上运行的容器化应用程序。这使得在边缘设备上运行复杂的应用程序变得更加可行。通过这些应用场景，你可以看到Kubernetes的广泛应用和强大的功能。无论你是初学者还是高手，K8s都能为你提供强大的支持和帮助。

专栏内容推荐

720 x 450 · jpeg
边缘计算设备有哪些？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 682 · jpeg
智能百科：什么是边缘设备？-千家网
素材来自:qianjia.com

700 x 458 · jpeg
边缘计算设备有哪些分类 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
860 x 860 · jpeg
边缘计算设备有哪些分类-沃思互联技术（深圳）有限公司
素材来自:woslink.com

600 x 393 · jpeg
边缘计算设备有哪些分类 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1250 x 935 · jpeg
边一科技智能边缘设备EB104H - 百度AI市场
素材来自:aim.baidu.com

518 x 352 · jpeg
边缘设备 - 快懂百科
素材来自:baike.com
1672 x 1672 · png
D2-TATS02 - 边缘计算网关 | 康耐德
素材来自:konnad.com

800 x 500 · jpeg
边缘计算设备有哪些？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1128 x 668 · jpeg
边缘计算设备 - 卷积科技
素材来自:convo-tech.com

1280 x 853 · png
边缘计算设备有哪些分类-沃思互联技术（深圳）有限公司
素材来自:woslink.com
2597 x 1948 · jpeg
EasyDL-EdgeBoard(FZ5)计算盒软硬一体方案 - 百度AI市场
素材来自:aim.baidu.com

2360 x 1200 · jpeg
度目边缘计算设备视频分析-百度智能云
素材来自:cloud.baidu.com

1902 x 2412 · jpeg
MEC-ATWG001带GPU工业边缘计算机 P5000 P4000 RTX2060人工智能深度学习工控机-广州市玮盈科技有限公司
素材来自:wewin888.cn
1920 x 1080 · jpeg
边缘与云：选择哪种人工智能基础设施？ - 云计算 - 网络安全和运维
素材来自:cnitom.com

800 x 500 · jpeg
边缘计算设备有哪些？_什么设备采用边缘计算技术-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1471 x 505 · png
边缘计算设备有哪些_感知节点设备有哪些-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1023 x 683 · jpeg
边缘设备技术市场上可用的TOP边缘AI解决方案
素材来自:smarthome.qianjia.com
1160 x 694 · png
边缘计算网关是什么？边缘计算有哪些应用场景？（边缘计算网关特点）_aqara网关边缘计算技术-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 338 · jpeg
为什么边缘设备是IoT取得成功的核心？ - 品慧电子网
素材来自:pinhui.wang

1474 x 506 · png
边缘计算设备有哪些_感知节点设备有哪些-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 1080 · jpeg
边缘计算,边缘计算图标,边缘计算设备(第16页)_大山谷图库
素材来自:dashangu.com
1398 x 789 · png
边缘计算那些事儿--边缘卸载技术 - 代码天地
素材来自:codetd.com

1920 x 1080 · png
边缘计算服务器迎来爆发年，华为TaiShan问鼎算力巅峰 | 锋巢网
素材来自:cyfengchao.com

1524 x 505 · jpeg
边缘计算设备有那些 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 467 · png
让边缘计算融入工业制造——边缘控制解决方案及应用案例 - 控制工程网-全球工控自动化和智能制造门户网站
素材来自:article.cechina.cn
800 x 500 · jpeg
边缘计算设备有哪些？_什么设备采用边缘计算技术-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1368 x 1026 · jpeg
边一科技智能边缘设备EB102N1 - 百度AI市场
素材来自:aim.baidu.com
3150 x 1678 · jpeg
科学网—云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望 - 欧彦的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

1080 x 607 · png
构建云边端一体的分布式云架构，软硬结合驱动边缘计算创新场景 | 百度智能云
素材来自:cloud.baidu.com

912 x 459 · jpeg
边缘计算设备有哪些应用？_腾讯新闻
素材来自:new.qq.com

1881 x 1050 · png
边缘智能：边缘计算驱动实时深度学习_边缘深度学习-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

709 x 435 · png
边缘控制器如何定义？好用的边缘网关设备-贝锐官网
素材来自:service.oray.com
3197 x 1854 · png
边缘计算：一文理解云边端协同架构中的高性能云计算、边缘计算、云边协同-阿里云开发者社区
素材来自:developer.aliyun.com

3150 x 1413 · jpeg
科学网—云边智能: 电力系统运行控制的边缘计算方法及其应用现状与展望 - 欧彦的博文
素材来自:blog.sciencenet.cn

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)