尊龙凯时官方网站|写作业错了就塞一个东西在下面|Arm Ethos-U85 NP

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　　该演示搭载了 ArmEthos-U85NPU◈★✿，并在嵌入式硬件上运行小语言模型◈★✿。尽管大语言模型 (LLM) 更加广为人知◈★✿，但由于小语言模型能够以更少的资源和较低的成本提供出色的性能◈★✿，而且训练起来也更为简易且成本更低◈★✿，因此越来越受到关注◈★✿。

　　Arm 的演示展示了Ethos-U85作为一个小型低功耗平台◈★✿，具备运行生成式 AI 的能力◈★✿，并凸显了小语言模型在特定领域中的出色表现◈★✿。TinyLlama2 模型相较Meta等公司的大模型更为简化◈★✿，很适合用于展示Ethos-U85的 AI 性能尊龙凯时官方网站◈★✿，可作为端点 AI 工作负载的理想之选◈★✿。

　　Arm 的量化方法表明◈★✿，全整数语言模型在取得高准确度和输出质量之间实现了良好平衡◈★✿。通过量化激活◈★✿、归一化函数和矩阵乘法写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿，Arm 无需进行浮点运算◈★✿。由于浮点运算在芯片面积和能耗方面成本较高◈★✿，这对于资源受限的嵌入式设备来说是一个关键考量◈★✿。

　　Ethos-U85 在 FPGA 平台上以 32 MHz 的频率运行语言模型◈★✿，其文本生成速度可达到每秒 7.5 到 8 个词元 (token)◈★✿，与人类的阅读速度相当◈★✿，同时仅消耗四分之一的计算资源尊龙凯时官方网站尊龙凯时官方网站◈★✿。在实际应用的系统级芯片 (SoC) 上写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿，该性能最多可提高十倍尊龙凯时官方网站◈★✿，从而显著提升了边缘侧 AI 的处理速度和能效◈★✿。

　　儿童故事生成特性采用了 Llama2 的开源版本◈★✿，并结合了 EthosNPU后端◈★✿，在 TFLite Micro 上运行演示◈★✿。大部分推理逻辑以 C++ 语言在应用层编写写作业错了就塞一个东西在下面写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿，并通过优化上下文窗口内容尊龙凯时官方网站◈★✿，提高了故事的连贯性◈★✿，确保 AI 能够流畅地讲述故事◈★✿。

　　由于硬件限制◈★✿，团队需要对 Llama2 模型进行适配◈★✿，以确保其在 Ethos-U85NPU上高效运行◈★✿，这要求对性能和准确性进行仔细考量◈★✿。INT8 和 INT16 混合量化技术展示了全整数模型的潜力◈★✿，这有利于 AI 社区更积极地针对边缘侧设备优化生成式模型◈★✿，并推动神经网络在如 Ethos-U85 等高能效平台上的广泛应用◈★✿。

　　Ethos-U85 支持使用前代 Ethos-U NPU 的合作伙伴能够实现无缝迁移◈★✿，并充分利用其在基于 Arm 架构的机器学习 (ML) 工具上的既有投资◈★✿。凭借其卓越能效和出色性能写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿，Ethos-U85 正愈发受到开发者青睐◈★✿。

　　这一能力凸显了将 AI 直接嵌入设备的可能性◈★✿。尽管内存有限（320 KB SRAM 用于缓存◈★✿，32 MB 用于存储）◈★✿，Ethos-U85 仍能高效处理此类工作负载◈★✿，为小语言模型和其他 AI 应用在深度嵌入式系统中的广泛应用奠定了基础◈★✿。

　　开发者需要更加先进的工具来应对边缘侧 AI 的复杂性写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿。Arm 通过推出 Ethos-U85◈★✿，并支持基于 Transformer 的模型◈★✿，致力于满足这一需求◈★✿。随着边缘侧 AI 在嵌入式应用中的重要性日益增加◈★✿，Ethos-U85 正在推动从语言模型到高级视觉任务等各种新用例的实现尊龙凯时官方网站◈★✿。

　　Ethos-U85 NPU 提供了创新前沿解决方案所需的卓越性能和出色能效◈★✿。Arm 的演示显示了将生成式 AI 引入嵌入式设备的重要进展◈★✿，并凸显了在 Arm 平台上部署小语言模型便捷可行写作业错了就塞一个东西在下面◈★✿。

　　Arm 正为边缘侧 AI 在广泛应用领域带来新机遇◈★✿，Ethos-U85 也因此成为推动新一代智能◈★✿、低功耗设备发展的关键动力◈★✿。