大模型能運(yùn)行≠用戶體驗好。

IDC 預(yù)測，到 2026 年，全球超過 50% 的企業(yè) AI 工作負(fù)載將部署在邊緣設(shè)備上。在 AI 部署逐漸從云端轉(zhuǎn)向邊緣端的趨勢下，越來越多智能終端開始嘗試在本地運(yùn)行完整模型，以降低延遲、保護(hù)隱私并節(jié)省通信成本。但真正落地時卻發(fā)現(xiàn)：功耗吃緊、模型裁剪嚴(yán)重、開發(fā)流程繁瑣，使得“能運(yùn)行”遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到“用得好”。

基于 ALINX VD100 開發(fā)平臺，客戶打造出一套面向 AI 終端的大模型部署方案，實測可支持 8B 模型運(yùn)行、運(yùn)行 3B 模型功耗僅 5W，推理速度達(dá) 12 tokens/s，遠(yuǎn)優(yōu)于市面同類產(chǎn)品。

本方案基于 AMD Versal ACAP 架構(gòu)，通過硬件架構(gòu)、推理框架、模型壓縮等多個層級的全棧優(yōu)化，顯著提升大模型端側(cè)部署的能耗比。

可重構(gòu)數(shù)據(jù)流硬件架構(gòu)

可重構(gòu)數(shù)據(jù)流+VLIW處理器陣列+可編程邏輯，提升并行度與靈活性

無緩存設(shè)計＋分布式片上存儲，實現(xiàn)低延遲、確定性響應(yīng)

NoC 優(yōu)化與指令調(diào)度提升計算利用率與帶寬利用率至96%

原生支持矩陣-向量乘、注意力融合、激活函數(shù)融合等AI 關(guān)鍵算子，支持混合數(shù)據(jù)模型和嵌套量化

多端口高性能訪存模塊，優(yōu)化BRAM 和 DSP資源使用效率

→在同等功耗下，平臺可以支持更多模型層級與更大參數(shù)規(guī)模。

自研開發(fā)工具鏈

自研高層次離散事件仿真器，較 RTL 級仿真器仿真速度優(yōu)化300 倍，支持全部功能模擬與自動設(shè)計空間搜索

自研Kernel 和 Buffer 布局優(yōu)化工具，減少 50% 訪存沖突，大幅縮短部署時間

→ 快速搭建模型、開發(fā)體驗友好。

優(yōu)化推理運(yùn)行

優(yōu)化硬件調(diào)用開銷，管理異步算子調(diào)用。

設(shè)計連續(xù)地址內(nèi)存池，規(guī)避伙伴系統(tǒng)分配物理內(nèi)存頁碎片問題，減少 50% 內(nèi)存占用。

→讓模型跑得穩(wěn)，持續(xù)運(yùn)行不掉鏈子。

敏捷開發(fā)推理框架

融合采樣計算，推理速度提升 100 倍

融合 MLP、MoE 等算子，通過流水線優(yōu)化重疊不同算子計算時間

軟件層兼容Huggingface 生態(tài)，僅需 Transformers 模型代碼＋safetensors 權(quán)重文件，即可一鍵運(yùn)行主流 Transformer 模型

→優(yōu)化大模型推理流程，實現(xiàn)敏捷開發(fā)，遷移更快，體驗更流暢。

模型壓縮

端側(cè)推理對存儲與計算資源要求極高，方案采用精細(xì)化壓縮策略：

支持 BF16、NF4 混合精度壓縮，在保持精度基礎(chǔ)上顯著降低計算壓力

PCA 聚類壓縮 LM-Head，減少 90% 的訪存與計算負(fù)擔(dān)，同時保持推理準(zhǔn)確性

→模型輕巧運(yùn)行穩(wěn)，真正適配邊緣與終端AI場景。

實測效果

5W 功耗實現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先推理性能

基于 ALINX VD100 平臺實測，模型運(yùn)行結(jié)果如下：

完整實測報告和對比報告，聯(lián)系 ALINX 獲取。

應(yīng)用場景

AI 終端的可能性不止于你想象

這套端側(cè)大模型部署方案已在多種高要求場景中落地：

新型移動智能終端：包括 AI 可穿戴設(shè)備、AI 玩具、人形機(jī)器人等，離線運(yùn)行大模型，保護(hù)用戶隱私

工業(yè)機(jī)器人/無人系統(tǒng)：保障實時安全

太空/油田等極端場景：低功耗運(yùn)行，降低散熱負(fù)擔(dān)，保障系統(tǒng)穩(wěn)定性

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審核編輯 黃宇