TensorRT-LLM 在 NVIDIA Blackwell GPU 上創(chuàng)下了 DeepSeek-R1 推理性能的世界紀(jì)錄，Multi-Token Prediction (MTP) 實現(xiàn)了大幅提速
2025-08-30 15:47:07
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TensorRT-LLM正式出來有半個月了，一直沒有時間玩，周末趁著有時間跑一下。
2023-11-16 17:39:342209 
針對大語言模型 (LLM) 在部署過程中的性能需求，低比特量化技術(shù)一直是優(yōu)化效果最佳的方案之一，本文將探討低比特量化技術(shù)如何幫助 LLM 提升性能，以及新版 OpenVINO 對于低比特量化技術(shù)的支持。
2023-12-08 15:26:452273 
英特爾 Extension for Transformers是英特爾推出的一個創(chuàng)新工具包，可基于英特爾 架構(gòu)平臺，尤其是第四代英特爾 至強(qiáng) 可擴(kuò)展處理器（代號 SapphireRapids，SPR）顯著加速基于Transformers的大語言模型( LargeLanguageModel,LLM)。
2024-01-22 11:11:064028 
熱門的深度學(xué)習(xí)框架尤為突出，許多企業(yè)均會選擇其作為開發(fā) AI 應(yīng)用的庫。通過部署 Arm Kleidi 技術(shù)，Arm 正在努力優(yōu)化 PyTorch，以加速在基于 Arm 架構(gòu)的處理器上運(yùn)行 LLM 的性能。Arm 通過將 Kleidi 技術(shù)直接集成到 PyTorch 中，簡化了開發(fā)者訪問該技術(shù)的方式。
2024-12-03 17:05:232006 
針對基于 Diffusion 和 LLM 類別的 TTS 模型，NVIDIA Triton 和 TensorRT-LLM 方案能顯著提升推理速度。在單張 NVIDIA Ada Lovelace
2025-06-12 15:37:401472 
TensorRT-LLM 作為 NVIDIA 專為 LLM 推理部署加速優(yōu)化的開源庫，可幫助開發(fā)者快速利用最新 LLM 完成應(yīng)用原型驗證與產(chǎn)品部署。
2025-07-04 14:38:471887 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/周凱揚(yáng)）雖說最近靠著GPT大語言模型的熱度，英偉達(dá)之類的主流GPU公司賺得盆滿缽滿，但要說仗著GPU的高性能就能高枕無憂的話，也就未免有些癡人說夢了。未來隨著LLM的繼續(xù)發(fā)展
2023-07-18 00:15:002080 
LLM3225 - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
LLM3225-R15H - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
LLM3225-R18H - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
LLM3225-R33H - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
LLM3225-R56H - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
LLM3225-R68H - Wire Wound Chip Inductors - TOKO, Inc
2022-11-04 17:22:44
想在DE2-115的開發(fā)板上完成h.264視頻編解碼，自己的想法是在已有的tpad_camer代碼上加一軟核，但一直失敗，希望有相關(guān)經(jīng)驗的高手指點(diǎn)下？
2014-03-05 16:24:19
適用于語音通信、聯(lián)網(wǎng)音頻甚至高性能音頻處理應(yīng)用。較之 ARM 等通用處理器，此設(shè)計還通過在 DSP 上實現(xiàn) Opus 編解碼器來提升性能。根據(jù)通用處理器上所運(yùn)行代碼的優(yōu)化級別，通過在 C66x TI
2022-09-22 06:32:42
AVS與其他主要主要編解碼技術(shù)對比編碼工具AVSH.264MPEG2幀內(nèi)預(yù)測基于8*8塊，5種亮度預(yù)測模式，4種色度預(yù)測模塊基于4*4塊，9種亮度預(yù)測模式，4種色度預(yù)測模式只有頻域內(nèi)進(jìn)行DC系數(shù)差分
2011-02-13 20:34:47
為什么FPGA在解碼方面用的更多
2023-10-30 08:52:22
MTK解碼芯片對比表General Features For Amoi OnlyChip Version 79 89B 89C 89D 89E 89HDVideo compression MPEG
2008-08-05 12:46:31
STM32的音頻編碼與在PC端的解碼簡介STM32F4移植編碼PC移植解碼結(jié)尾簡介能看到這篇文章的基本上都是有迫切需求的人，話不多說，切入正題編解碼庫：Speex編碼硬件平臺：STM32F411
2021-08-12 07:45:40
一種基于LLM的可通過圖像語音控制的元件庫管理工具
項目概述
? 庫存管理在我們的生活中幾乎無處不在，在許多小型的庫存當(dāng)中，比如實驗室中的庫存管理，往往沒有人去專職維護(hù)，這就會導(dǎo)致在日積月累中逐漸
2025-11-12 19:32:21
。環(huán)境變量的配置，未來在具體項目中我們會再次提到。
下面我們正式開始項目。項目從輸入到輸出分別涉及了語音識別，圖像識別，LLM，TTS這幾個與AI相關(guān)的模塊。先從最核心的LLM開始。
由于LLAMA3
2024-06-25 15:02:29
使用 conda create -n ov-nb-demos python=3.11 創(chuàng)建運(yùn)行 llm-agent-rag-llamaindex notebook 的環(huán)境。
執(zhí)行“創(chuàng)建
2025-06-23 06:26:50
firefly-rk3288 linux上H264、H265解碼一直都是軟解，下面將介紹如何基于ffmpeg，在ubuntu系統(tǒng)上添加硬解支持，首先安裝硬解驅(qū)動庫。這里使用的是國外友人mac_l1
2022-06-14 09:30:16
能在硬件上實現(xiàn)紅外信號解碼器嗎？或者我應(yīng)該只產(chǎn)生一個中斷信號的下降沿，然后解碼所有的軟件嗎？我已經(jīng)在不同的項目做了好幾次，而使用傳統(tǒng)的微處理器和軟件做這一切。我主要只是計數(shù)增量（信號保持高或低的時間
2019-02-14 14:35:23
無法在 OVMS 上運(yùn)行來自 Meta 的大型語言模型 （LLM），例如 LLaMa2。
從 OVMS GitHub* 存儲庫運(yùn)行 llama_chat Python* Demo 時遇到錯誤。
2025-03-05 08:07:06
話很不理解：IRCOM[j]=IRCOM[j] >> 1; //高位補(bǔ)0按照程序的思路，解碼后的值就存儲在 IRCOM[2] 里面，然后跟鍵碼表RecvData[] 進(jìn)行對比：for(j=0
2017-06-10 16:42:53
超級電容與電池對比具有哪些明顯的特性？超級電容在智能電表上的應(yīng)用是什么？
2021-10-13 08:05:23
在小尺寸DSP上實現(xiàn)2D條形碼解碼
2010-10-13 15:28:37
31 MG3500SoC是支持H.264高清編解碼器的片上系統(tǒng)，內(nèi)部集成一個嵌入式ARM926處理器，支持高清H.264編解碼、MPEG鄄2解碼和JPEG編解碼。介紹了MG3500SoC的主要性能特點(diǎn)、引腳排列、主要接口功
2010-12-25 16:44:1432 介紹了MP3 解碼器在Openrisc 開發(fā)系統(tǒng)上實現(xiàn)的過程。Openrisc 是源代碼公開的32 位RISC 內(nèi)核，使用之前經(jīng)過了嚴(yán)格的仿真、測試。項目中，針對Openrisc 系統(tǒng)環(huán)境對MP3 的解碼算法也作了很多優(yōu)
2011-06-27 15:47:3041 G.7xx語音編解碼模塊及在AD218X上的實現(xiàn)，PPT教程。
2016-04-14 17:59:410 在TMS320C6455上實現(xiàn)了音視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)（Audio and video coding standard，AVS）視頻標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)清視頻的實時編碼，高清視頻碼流的實時解碼。以AVS參考代碼RM52i
2018-03-06 17:05:112 出色的視頻質(zhì)量是目前在DM365設(shè)備為各種各樣的決議。這已由一個非常高效的編解碼實現(xiàn)，以設(shè)備能力帳戶。在設(shè)備的限制，視頻編碼器有效實施正確的視頻編解碼器工具，提供最大的質(zhì)量的提高。然而，有應(yīng)用場景，可以進(jìn)一步利用顯著提高整體視頻質(zhì)量的同時，其余的在設(shè)備的能力。
2018-04-18 17:10:144 關(guān)鍵詞：IPTV , 編解碼 , 視頻 1、引言 IPTV業(yè)務(wù)是指基于寬帶互聯(lián)網(wǎng)與寬帶接入，以機(jī)頂盒或其它具有視頻編解碼能力的數(shù)字化設(shè)備作為終端，通過聚合SP的各種流媒體服務(wù)內(nèi)容和增值應(yīng)用，為用戶
2019-01-03 17:04:011811 關(guān)于正交解碼，我先解釋何為正交解碼，，，，其實名字挺高大上的，，，，還是先說編碼器吧
2019-05-16 18:05:005 EE-320：在SHARC?處理器上實現(xiàn)Ogg Vorbis解碼器
2021-05-20 16:59:561 STM32的音頻編碼與在PC端的解碼簡介STM32F4移植編碼PC移植解碼結(jié)尾簡介能看到這篇文章的基本上都是有迫切需求的人，話不多說，切入正題編解碼庫：Speex編碼硬件平臺：STM32F411
2021-12-16 16:53:0225 在QT上構(gòu)建ffmpeg環(huán)境，實現(xiàn)音頻的解碼
2022-06-09 09:05:441731 
移相全橋和LLC技術(shù)在電推進(jìn)PPU上的應(yīng)用對比
2022-09-20 15:34:062 大型語言模型LLM（Large Language Model）具有很強(qiáng)的通用知識理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力，但其只能處理文本數(shù)據(jù)。雖然已經(jīng)發(fā)布的GPT4具備圖片理解能力，但目前還未開放多模態(tài)輸入接口并且不會透露任何模型上技術(shù)細(xì)節(jié)。因此，現(xiàn)階段，如何利用LLM做一些多模態(tài)任務(wù)還是有一定的研究價值的。
2023-05-11 17:09:161571 
現(xiàn)在是2023年5月，截止目前，網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開源了眾多的LLM，如何用較低的成本，判斷LLM的基礎(chǔ)性能，選到適合自己任務(wù)的LLM，成為一個關(guān)鍵。 本文會涉及以下幾個問題： 影響LLM性能的主要因素
2023-05-22 15:26:202652 
? 最近幾年，GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù)，特別是在zero-shot和few-shot方面表現(xiàn)出它們強(qiáng)大的性能。因此，情感分析(SA)領(lǐng)域也必然少不了LLM的影子
2023-05-29 17:24:413393 
近年來，像 GPT-4 這樣的大型語言模型 （LLM） 因其在自然語言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是，要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM，定制培訓(xùn)是必要的。本文提供了有關(guān)自定義訓(xùn)練 LLM 的詳細(xì)分步指南，其中包含代碼示例和示例。
2023-06-12 09:35:433709 盡管指令調(diào)整的大型語言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力，但它們在文本以外的其他數(shù)據(jù)模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項工作中，我們提出了 Macaw-LLM，一種新穎的多模式 LLM，它無縫集成了視覺、音頻和文本信息。
2023-06-19 10:35:332186 
本文旨在更好地理解基于 Transformer 的大型語言模型（LLM）的內(nèi)部機(jī)制，以提高它們的可靠性和可解釋性。 隨著大型語言模型（LLM）在使用和部署方面的不斷增加，打開黑箱并了解它們的內(nèi)部
2023-06-25 15:08:492367 
LLM 是黑箱模型，缺乏可解釋性，因此備受批評。LLM 通過參數(shù)隱含地表示知識。因此，我們難以解釋和驗證 LLM 獲得的知識。此外，LLM 是通過概率模型執(zhí)行推理，而這是一個非決斷性的過程。對于 LLM 用以得出預(yù)測結(jié)果和決策的具體模式和功能，人類難以直接獲得詳情和解釋。
2023-07-10 11:35:003778 
ChatGLM2-6b是清華開源的小尺寸LLM，只需要一塊普通的顯卡(32G較穩(wěn)妥)即可推理和微調(diào)，是目前社區(qū)非?；钴S的一個開源LLM。
2023-07-24 09:04:222390 
LLM 對軟件研發(fā)的單點(diǎn)提效，我之前錄制過一段視頻，大家可以直接觀看，里面有詳細(xì)的演示，我在這里就不再贅述了。
2023-07-24 15:39:061544 蘇神最早提出的擴(kuò)展LLM的context方法，基于bayes啟發(fā)得到的公式
2023-07-28 17:37:432584 
MLC-LLM部署在各種硬件平臺的需求，然后我就開始了解MLC-LLM的編譯部署流程和RWKV World模型相比于MLC-LLM已經(jīng)支持的Raven系列模型的特殊之處。 MLC-LLM的編譯部署流程
2023-09-04 09:22:464305 
OpenAI 研究科學(xué)家 Andrej Karpathy 前段時間在微軟 Build 2023 大會上做過一場關(guān)于 GPT 模型現(xiàn)狀的分享 State of GPT[3]，這場演講前半部分分享了
2023-09-08 16:39:552603 
在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型實戰(zhàn)（3B模型Mac M2解碼可達(dá)26tokens/s） 中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要一個編譯過程，將原始的基于Realx搭建的模型
2023-09-26 12:25:552772 
本文介紹一篇 LLM 推理加速技術(shù) 相關(guān)的文章，值得讀一讀。 LLMs 在現(xiàn)實應(yīng)用中的計算成本主要由服務(wù)成本所主導(dǎo)，但是傳統(tǒng)的批處理策略存在低效性。在這篇文章中，我們將告訴你
2023-10-15 20:25:021409 
在不同的硬件平臺上評估LLM對于理解傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的能力和局限性至關(guān)重要。先前的工作已經(jīng)在超級計算機(jī)上研究了LLM，并使用傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)基準(zhǔn)來提供對其能力的詳細(xì)評估與分析。
2023-10-25 11:49:381564 
、其他熱門 LLM Windows PC 上的 AI 標(biāo)志著科技史上的關(guān)鍵時刻，它將徹底改變玩家、創(chuàng)作者、主播、上班族、學(xué)生乃至普通 PC 用戶的體驗。 AI 為 1 億多臺采用 RTX GPU
2023-11-16 21:15:031346 
LLM的訓(xùn)練分為預(yù)訓(xùn)練和安全訓(xùn)練。預(yù)訓(xùn)練是指在大規(guī)模語料庫上進(jìn)行訓(xùn)練，因此LLM獲得了各種強(qiáng)大的能力，如文本生成、推理和主題知識等。安全訓(xùn)練使用有監(jiān)督的微調(diào)、RLHF、RLAIF和其他技術(shù)來對齊模型偏好與人類價值偏好，從而為LLM建立安全護(hù)欄。
2023-11-20 17:41:571575 
幻覺被描述為無意義或不忠實于所提供源內(nèi)容的生成內(nèi)容。根據(jù)與源內(nèi)容的矛盾，這些幻覺又進(jìn)一步分為內(nèi)在幻覺和外在幻覺。在LLMs中，幻覺的范圍包含了一個更廣泛、更全面的概念，主要集中在事實錯誤上。本文重新定義了幻覺的分類，為LLM應(yīng)用程序提供了一個更定制的框架。
2023-11-22 17:40:412321 
解碼CXL存儲器擴(kuò)展設(shè)備（上）
2023-12-04 15:33:54949 
的限制:當(dāng)前許多LLM受資源限制，主要是在較短的文本上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，使它們對現(xiàn)實世界中常見的較長的上下文提示不太有效。本文對基于Transformer的LLM模型架構(gòu)的進(jìn)展進(jìn)行了全面的介紹。
2023-11-27 17:37:364000 
Ambarella前不久展示了在其CV3-AD芯片上運(yùn)行LLM的能力。這款芯片是CV3系列中最強(qiáng)大的，專為自動駕駛設(shè)計。
2023-11-28 09:05:312572 
大型語言模型(llm)已經(jīng)徹底改變了自然語言處理領(lǐng)域。隨著這些模型在規(guī)模和復(fù)雜性上的增長，推理的計算需求也顯著增加。
2023-12-01 10:24:522430 
去完成一些更復(fù)雜的任務(wù)。簡單來說，LangChain 可以讓你的 LLM 在回答問題時參考自定義的知識庫，實現(xiàn)更精確的答案輸出。例如在以下這個Retrieval Augmented Generation
2023-12-05 09:58:141316 internal feedback：使用LLM去預(yù)測生成的plan取得成功的概率、Tree of Thought去對比不同的plan（有點(diǎn)類似AlphaGo的蒙特卡諾搜索的意思）、對中間結(jié)果進(jìn)行評估并作為長期記憶存儲
2023-12-05 14:49:474560 
LLM 中非常重要的一個概念是 Token，我們輸入給 LLM 和它輸出的都是 Token。Token 在這里可以看做語言的基本單位，中文一般是詞或字（其實字也是詞）。比如：”我們喜歡 Rust
2023-12-25 10:38:384779 
這個問題隨著LLM規(guī)模的增大愈發(fā)嚴(yán)重。并且，如下左圖所示，目前LLM常用的自回歸解碼（autoregressive decoding）在每個解碼步只能生成一個token。這導(dǎo)致GPU計算資源利用率
2024-01-29 15:54:245984 
ChatGPT的人性口語化回復(fù)相信許多人已體驗過，也因此掀起一波大型語言模型（Large Language Model, LLM）熱潮，LLM即ChatGPT背后的主運(yùn)作技術(shù)，但LLM運(yùn)作需要龐大運(yùn)算力，因此目前多是在云端（Cloud）上執(zhí)行。
2024-02-29 16:29:592411 
本文將分享阿里云人工智能平臺 PAI 團(tuán)隊與 NVIDIA Megatron-Core 團(tuán)隊在 MoE (Mixture of Experts) 大語言模型（LLM）實現(xiàn)與訓(xùn)練優(yōu)化上的創(chuàng)新工作。
2024-03-22 09:50:372400 
當(dāng)前，業(yè)界在將傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)引入 LLM 推理的同時，同時也在探索從大模型自回歸解碼特點(diǎn)出發(fā)，通過調(diào)整推理過程和引入新的模型結(jié)構(gòu)來進(jìn)一步提升推理性能。
2024-04-10 11:48:471564 
自2022年，ChatGPT發(fā)布之后，大語言模型（LargeLanguageModel），簡稱LLM掀起了一波狂潮。作為學(xué)習(xí)理解LLM的開始，先來整體理解一下大語言模型。一、發(fā)展歷史大語言模型的發(fā)展
2024-06-04 08:27:472712 
近日，科技巨頭Meta在其X平臺上正式宣布推出了一款革命性的LLM編譯器，這一模型家族基于Meta Code Llama構(gòu)建，并融合了先進(jìn)的代碼優(yōu)化和編譯器功能。LLM編譯器的推出，標(biāo)志著Meta在人工智能領(lǐng)域的又一重大突破，將為軟件開發(fā)和編譯器優(yōu)化帶來全新的可能性。
2024-06-29 17:54:012202 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）逐漸成為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。LLM以其強(qiáng)大的文本生成、理解和推理能力，在文本
2024-07-02 11:45:2618413 在本文中，我們將深入探討LLM（Large Language Model，大型語言模型）的應(yīng)用領(lǐng)域。LLM是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，它能夠理解和生成自然語言文本。近年來，隨著計算能力的提高
2024-07-09 09:52:172024 LLM（Large Language Model）是指大型語言模型，它們是一類使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建的自然語言處理（NLP）模型。LLM模型可以處理各種語言任務(wù)，如文本生成、文本分類、機(jī)器翻譯等。目前
2024-07-09 09:55:492494 在重復(fù)測量或分層數(shù)據(jù)中。 LMM（線性混合效應(yīng)模型）是一種特殊類型的線性混合模型，它包括固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)。它通常用于分析具有多個層次的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如在多層次或分組數(shù)據(jù)中。 固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)： 在LLM中，固定效應(yīng)是指在整個研究中對
2024-07-09 09:57:463828 LLM（Large Language Model，大型語言模型）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理自然語言處理（NLP）任務(wù)。LLM模型的格式多種多樣，以下是一些常見的LLM模型格式
2024-07-09 09:59:522008 在當(dāng)今的人工智能領(lǐng)域，LLM（Large Language Model，大型語言模型）已經(jīng)成為了一種非常受歡迎的技術(shù)。它們在自然語言處理（NLP）任務(wù)中表現(xiàn)出色，如文本生成、翻譯、摘要、問答等。然而
2024-07-09 10:14:491722 在人工智能領(lǐng)域，大模型（Large Language Model, LLM）和ChatGPT等自然語言處理技術(shù)（Natural Language Processing, NLP）正逐步改變著人類
2024-07-10 10:38:4012817 在人工智能和自然語言處理（NLP）領(lǐng)域，大型語言模型（Large Language Model，簡稱LLM）的興起極大地推動了技術(shù)的進(jìn)步和應(yīng)用的發(fā)展。LLM通過在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，獲得了
2024-07-10 11:03:484563 LLM（大型語言模型）大模型推理加速是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，旨在提高模型在處理復(fù)雜任務(wù)時的效率和響應(yīng)速度。以下是對LLM大模型推理加速關(guān)鍵技術(shù)的詳細(xì)探討，內(nèi)容將涵蓋模型壓縮、解碼方法優(yōu)化、底層優(yōu)化、分布式并行推理以及特定框架和工具的應(yīng)用等方面。
2024-07-24 11:38:193037 本次新版本在整個 OpenVINO 產(chǎn)品系列中引入了重要的功能和性能變化，使大語言模型 （LLM） 的優(yōu)化和部署在所有支持的場景中更容易、性能更高，包括邊緣和數(shù)據(jù)中心環(huán)境的部署。
2024-10-12 09:41:451350 
在本文中，我們將探討一種廣泛采用的技術(shù)，用于減小大型語言模型（LLM）的大小和計算需求，以便將這些模型部署到邊緣設(shè)備上。這項技術(shù)稱為模型量化。它使得人工智能模型能夠在資源受限的設(shè)備上高效部署。在當(dāng)
2024-10-25 11:26:011147 在人工智能領(lǐng)域，LLM（Large Language Models，大型語言模型）和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)是兩種不同的技術(shù)路徑，它們在處理數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、應(yīng)用場景等方面有著顯著的差異。 1. 模型結(jié)構(gòu)
2024-11-08 09:25:412941 。 一、LLM技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用 自然語言處理（NLP） LLM技術(shù)在自然語言處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。通過訓(xùn)練模型識別和生成語言模式，LLM技術(shù)使得機(jī)器能夠執(zhí)行語言翻譯、情感分析、文本摘要等任務(wù)，極大地提高了語言處理的準(zhǔn)確性和效率。
2024-11-08 09:28:342537 訓(xùn)練自己的大型語言模型（LLM）是一個復(fù)雜且資源密集的過程，涉及到大量的數(shù)據(jù)、計算資源和專業(yè)知識。以下是訓(xùn)練LLM模型的一般步驟，以及一些關(guān)鍵考慮因素： 定義目標(biāo)和需求 ： 確定你的LLM將用
2024-11-08 09:30:002053 本文將分享 TensorRT-LLM 中低精度量化內(nèi)容，并從精度和速度角度對比 FP8 與 INT8。首先介紹性能，包括速度和精度。其次，介紹量化工具 NVIDIA TensorRT Model
2024-11-19 14:29:272374 
所未有的精度和效率處理和生成自然語言。 LLM的基本原理 LLM基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，尤其是變換器（Transformer）架構(gòu)。變換器模型因其自注意力（Self-Attention）機(jī)制而聞名，這種機(jī)制使得模型能夠捕捉文本中的長距離依賴關(guān)系。LLM通過在大規(guī)模語料庫上
2024-11-19 15:32:244615 感謝眾多用戶及合作伙伴一直以來對NVIDIA TensorRT-LLM的支持。TensorRT-LLM 的 Roadmap 現(xiàn)已在 GitHub 上公開發(fā)布！
2024-11-28 10:43:181254 
在OrangePi5Pro上訪問NPU需要安裝最新版Ubuntu的定制版本，還需要安裝特殊軟件，讓你能在NPU而不是CPU上運(yùn)行專門轉(zhuǎn)換的LLM。整個過程肯定要比運(yùn)行Ollama復(fù)雜得多，但如果你
2024-11-28 14:55:282053 
大型語言模型（LLM）通過其卓越的文本理解與生成能力，為機(jī)器智能帶來了革命性的進(jìn)步。然而，這些模型的運(yùn)行通常需要消耗大量的計算資源，因此它們主要部署在性能強(qiáng)大的服務(wù)器上。 隨著技術(shù)的發(fā)展和邊緣計算
2024-12-02 09:43:142247 
Recurrent Drafting (簡稱 ReDrafter) 是蘋果公司為大語言模型 (LLM) 推理開發(fā)并開源的一種新型推測解碼技術(shù)，該技術(shù)現(xiàn)在可與 NVIDIA TensorRT-LLM 一起使用。
2024-12-25 17:31:191320 
隨著大規(guī)模語言模型（LLM）在性能、成本和應(yīng)用前景上的快速發(fā)展，越來越多的團(tuán)隊開始探索如何自主訓(xùn)練LLM模型。然而，是否從零開始訓(xùn)練一個LLM，并非每個組織都適合。本文將根據(jù)不同的需求與資源，幫助
2025-01-09 12:12:071664 領(lǐng)域的最新研究進(jìn)展，特別是自DeepSeekR1發(fā)布后興起的推理時間計算擴(kuò)展相關(guān)內(nèi)容。在LLM中實施和改進(jìn)推理簡單來說，基于LLM的推理模型是一種旨在通過生成中間
2025-04-03 12:09:481383 TensorRT LLM 作為 NVIDIA 為大規(guī)模 LLM 推理打造的推理框架，核心目標(biāo)是突破 NVIDIA 平臺上的推理性能瓶頸。為實現(xiàn)這一目標(biāo)，其構(gòu)建了多維度的核心實現(xiàn)路徑：一方面，針對需
2025-10-21 11:04:24923 作者：AlexPim，Imagination軟件架構(gòu)Fellow在Imagination，我們致力于加速大語言模型在日常設(shè)備上的運(yùn)行。在本系列關(guān)于大語言模型性能與加速的兩篇博客的首篇中，我們將介紹
2025-12-10 08:34:34202 在物聯(lián)網(wǎng)和嵌入式應(yīng)用中，圖像處理早已不再是高性能處理器的專屬任務(wù)。越來越多的場景需要在資源受限的微控制器（MCU）上實現(xiàn)圖像顯示，而JPEG (Joint Photographic Experts
2025-12-26 10:29:40419
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