加速大型多模型的最后一侧的部署

◎Zhang Shiliang端侧数据多模式数据分析技术是当前的技术瓶颈之一，它限制了新兴战略行业的快速发展，例如自动驾驶，人形机器人机器人和低海拔经济体。安装在空气中的车辆和其他端侧设备上的便携式传感器继续以前所未有的尺度生成数据，这些尺度涵盖了各种异构形状，例如文本，图像，点点，音频和视频。不仅有望在AI技术竞赛中为我的国家提供首次移动优势，以促进大型多模式模型的最后一面的部署以及对终端设备中100亿个参数模型的实际操纵，例如通过该模型的量化和知识蒸馏等技术，它也可能是在该行业中释放智能更新的关键密码。大型模型的Technmultimodal Ology具有很大的优势。在RTTORTOICKENCES调查，大型多模型模型可以通过统一体系结构处理多模式条目和输出。这不仅实现了对中模式数据的有效合并和理解，而且还探讨了举止之间的相关性和互补性，并促进了从人工智能技术的过渡，而对单个维度的感知。当前，大型多模式的参数顺序超过100亿，在多种类型的复杂任务中表现出出色的性能。具体而言，其技术优势反映在三个主要方面：第一，联运统一建模。大型多模式模型提供了对非均匀数据的集成处理和理解，从而有效地降低了由多个模型的传统拼接引起的COM问题系统丛性。例如，自主驾驶系统可以使用大型多模型模型来同步Ripders C收集的视频Ameras和Clouds可以实现更精确的场景和更确定的行为决策。第二个是高级认知能力。大型多模式模型基于大型多模式数据和复杂的培训任务来完成培训。多个来源信息的结合以确保上质半伴侣，使您能够实现交互式关联，复杂的场景以及因果推断和生成。例如，主要的多模式模型在图形问题和答案，视频的生成，多模式搜索和视频图像的生成等任务中表现出了出色的性能。第三个是概括和LTO普遍性。大型多模式模型可以通过大型预处理获得一般表示，知识记忆和多模式数据推理功能，并可以有效地适应新任务，新数据和新方案。伟大的多模式模型已成为实施一般人工智能的重要途径之一“通用人工智能（AGI）”的Igence（AGI）。实施情况结束了有限计算模型的计算有限的汽车和无人机，量表的广泛补偿”以及有效操作的人的广泛运营模型。与超级计算平台和终端设备（例如汽车芯片）兼容，无人机（无人机）的能量和能源消耗有限，这使得很难实时执行大型和多峰模型。它们是动态的，经过修改的，并且具有多种任务。计算机功率和适应性的瓶颈，并实现了大型多模式的最后一侧的有效实现，我们有一个选择，需要对Puating Architecture，Ancorigorative Learning和Computer Food Hardware进行创新。首先，有必要减少光模式数据，以应对模态和多式联运性冗余的问题，例如LiGHT联运融合模块，硬件模型的压缩技术和低复合计算模型。选择性融合机制。尽管当前多个多塔体系结构模型可以处理各种模态功能，但其系列处理模式导致重复计算和浪费资源。新一代体系结构必须实现模态特征的并行交互处理，例如使用动态激活机制自动滤除关键特征以减少数量和计算工作。同时，EDSIDE设备的硬件功能（例如，异构计算机单元，内存带宽的局限性等）以及任务的特征（例如，感知任务，生成任务等）。 GPU和NPU在保持性能的同时为各种任务提供优化操作。另外，有必要打破复杂性极限基于网络体系结构的自动搜索，状态空间模型或混合检查体系结构卷积的替代方案，基于网络体系结构，以降低模型计算的复杂性。其次，我们需要构建学习机制和推断以协作最终云，并利用增量动态知识和学习的蒸馏为大型云模型的强大概括能力以及最终侧面数据的实时效果，实现大型多模型模型的最终方面的增量学习和动态适应。一方面，应使用知识蒸馏技术来生成伪高品质的标签和端侧特征的表示，以有效补偿Endanese Inseffff的能力。另一方面，应采用对参数的解耦和动态调整的动态策略d将模型分为一般交换的通用交换层和可以动态调整的任务的特定层。通过这种方式，端侧模型不仅维护了所学知识，而且还逐渐学习新知识并迅速适应新的方案和新任务。同时，制定决策的分层方法，在最后一侧处理简单的任务，处理复杂的云计算并实现计算机功率和效率的平衡优化。最终云的协作不仅解决了在自动驾驶和智能终端等方案中大型多模型的问题，而且还促进了人工智能。将“集中情报”范式更新为“分布式情报”为智能行业转型提供了重要的技术支持。同样，您必须计划开发新的计算机食品硬件。新的计算机食品硬件的创新开发OWS最终实现大型多式模型的新路线。当前，高级包装技术（例如3D堆叠和kiplets）的成熟度集成了不平等的计算机功率，例如专用加速模块，通用计算单元和端雷设备的传感器处理器，提供了一个硬件基础，该硬件基础考虑了大型多模型模型的性能和能源效率。将来，我们将需要继续在半导体制造过程中的进步。低于2纳米的高级过程的连续演变使Endid芯片可以在计算机功率和能源效率关系的密度下达到悬而未决，从而为当地部署100亿个参数模型创造了硬件条件。同时，我们努力在创新神经形态的计算体系结构（尤其是神经脉冲网络和大脑的计算体系结构）方面取得了能力效率关系的进步 - 形状的芯片，并模拟生物神经元的脉冲编码机制。此外，应开发高性能的互连I/O芯片，以利用光学通信的超高带宽和长距离传输，以显着提高Multifr GPU在云计算机功率平台上的互连的效率，并有效地保证有效分布式模型之间的通信效率。 arquitecomputer ctura。这一系列的创新是一个大型的多模式规模，用于实现模型的最终方面的新硬件支持，并重建了人工智能计算的工业结构。 （作者是北京大学计算机科学技术学院的相关教授）。