近来,ChatGPT成为社会各界关注的焦点。从技术领域看,ChatGPT的爆发是深度学习领域演进、发展和突破的结果,其背后代表着Transformer结构下的大模型技术的飞速进展。因此,如何在端侧、边缘侧高效部署Transformer也成为用户选择平台的核心考量。,2023年3月,爱芯元智推出了第三代高算力、高能效比的SoC芯片——AX650N,依托其在高性能、高精度、易部署、低功耗等方面的优异表现,AX650N受到越来越多有大模型部署需求用户的青睐,并且先人一步成为Transformer端侧、边缘侧落地平台。,
,Transformer是当前各种大模型所采用的主要结构,而ChatGPT的火爆让人们逐渐意识到人工智能有着更高的上限,并可以在计算机视觉领域发挥出巨大潜能。相比于在云端用GPU部署Transformer大模型,在边缘侧、端侧部署Transformer最大的挑战则来自功耗,这也使得爱芯元智兼具高性能和低功耗特质的混合精度NPU,成为端侧和边缘侧部署Transformer的首选平台,而其优越性能则决定了Transformer的运行效果。,作为人工智能视觉感知芯片研发及基础算力平台公司,爱芯元智始终致力于让更多的实际应用落地。目前大众普遍采用的Transformer网络SwinT,在爱芯元智AX650N平台表现出色:361 FPS的高性能、80.45%的高精度、199 FPS/W的低功耗以及原版模型且PTQ量化的极易部署能力,都让AX650N在Transformer的落地中有着领先的优势地位。,
,具体来看,361帧的高性能,可媲美汽车自动驾驶领域基于GPU的高端域控SoC;而80.45%的高精度成绩同样高于市面平均水平;199 FPS/W的速度则充分体现出低功耗的特点,对比于目前基于GPU的高端域控SoC,有着数倍的优势;更为重要的,AX650N部署方便,GitHub上的原版模型可以在爱芯元智的平台上高效运行,不需要对模型做修改,亦无需QAT重新训练。与此同时,AX650N支持低比特混合精度,用户如果采用INT4,可以极大地减少内存和带宽占用率,达到有效控制端侧、边缘侧部署成本的目的。这些特性都保证了AX650N作为人工智能算力平台,最终落地效果更好用、更易用,且大幅提升了用户效率。,目前,AX650N已适配包括ViT/DeiT、Swin/SwinV2、DETR在内的Transformer模型,在DINOv2也已达到30帧以上的运行结果,这也更便于用户在下游进行检测、分类、分割等操作。基于AX650N的产品目前已在智慧城市、智慧教育、智能制造等计算机视觉核心领域发挥出重要作用。,
,接下来,爱芯元智AX650N将会针对Transformer结构进行持续优化,并且探索更多的Transformer大模型,例如多模态大模型,不断让Transformer在爱芯元智平台上得到更好的落地效果。值得一提的是,爱芯元智还将推出相应开发板,满足开发者对Transformer深度研究的需求,探寻更丰富的产品应用。,“爱芯元智将继续努力打造基于芯片+软件的端侧、边缘侧人工智能算力平台,让智能落实到生活的真实场景,最终实现普惠AI造就美好生活的企业愿景”,爱芯元智创始人、CEO仇肖莘女士表示。未来,爱芯元智将在成为人工智能算力平台型公司的道路上继续探索,加速基于Transformer的大模型在端侧、边缘侧落地的节奏,让普惠智能真正落地生根,开花结果。, ,作为人工智能视觉感知芯片研发及基础算力平台公司,爱芯元智始终致力于让更多的实际应用落地。目前大众普遍采用的Transformer网络SwinT,在爱芯元智AX650N平台表现出色:361 FPS的高性能、80.45%的高精度、199 FPS/W的低功耗以及原版模型且PTQ量化的极易部署能力,都让AX650N在Transformer的落地中有着领先的优势地位。,
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