www.久久久久|狼友网站av天堂|精品国产无码a片|一级av色欲av|91在线播放视频|亚洲无码主播在线|国产精品草久在线|明星AV网站在线|污污内射久久一区|婷婷综合视频网站

當(dāng)前位置:首頁(yè) > 嵌入式 > 嵌入式分享
[導(dǎo)讀]隨著人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,將大型語(yǔ)言模型(LLM)部署到嵌入式端側(cè)設(shè)備成為重要趨勢(shì)。Llama 2 - 7B作為一款性能優(yōu)異的大語(yǔ)言模型,具有廣泛的應(yīng)用前景。然而,其龐大的參數(shù)量對(duì)嵌入式設(shè)備的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力提出了巨大挑戰(zhàn)。瑞薩RZ/V2L處理器集成了強(qiáng)大的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元),結(jié)合INT4量化技術(shù),為在嵌入式端側(cè)部署Llama 2 - 7B提供了可行方案。


引言

隨著人工智能技術(shù)在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,將大型語(yǔ)言模型(LLM)部署到嵌入式端側(cè)設(shè)備成為重要趨勢(shì)。Llama 2 - 7B作為一款性能優(yōu)異的大語(yǔ)言模型,具有廣泛的應(yīng)用前景。然而,其龐大的參數(shù)量對(duì)嵌入式設(shè)備的計(jì)算資源和存儲(chǔ)能力提出了巨大挑戰(zhàn)。瑞薩RZ/V2L處理器集成了強(qiáng)大的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元),結(jié)合INT4量化技術(shù),為在嵌入式端側(cè)部署Llama 2 - 7B提供了可行方案。


INT4量化原理與優(yōu)勢(shì)

(一)量化原理

INT4量化將模型參數(shù)從高精度的浮點(diǎn)數(shù)(如FP32)轉(zhuǎn)換為低精度的4位整數(shù),從而顯著減少模型大小和計(jì)算量。量化過(guò)程通常包括權(quán)重縮放和舍入操作。對(duì)于權(quán)重矩陣W,量化公式可表示為:


W

q

=round(

s

W

)

其中,s為縮放因子,用于將浮點(diǎn)數(shù)映射到INT4的取值范圍(-8到7)。


(二)優(yōu)勢(shì)

INT4量化能夠大幅降低模型對(duì)存儲(chǔ)空間的需求,使Llama 2 - 7B這樣的大模型能夠在資源受限的嵌入式設(shè)備上存儲(chǔ)。同時(shí),低精度的整數(shù)運(yùn)算可以顯著提高計(jì)算速度,減少功耗,非常適合嵌入式端側(cè)的實(shí)時(shí)推理需求。


瑞薩RZ/V2L處理器與NPU加速

(一)RZ/V2L處理器簡(jiǎn)介

瑞薩RZ/V2L處理器集成了DRP - AI(動(dòng)態(tài)可重構(gòu)處理器 - 人工智能)NPU,具有高性能、低功耗的特點(diǎn)。NPU針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化,能夠高效執(zhí)行卷積、矩陣乘法等操作,為L(zhǎng)lama 2 - 7B模型的推理提供了強(qiáng)大的硬件支持。


(二)NPU加速原理

NPU通過(guò)并行計(jì)算和硬件優(yōu)化來(lái)加速模型推理。它采用了專用的計(jì)算單元和數(shù)據(jù)通路,能夠同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)元素,大大提高了計(jì)算效率。在Llama 2 - 7B模型推理過(guò)程中,NPU可以加速矩陣乘法、激活函數(shù)等關(guān)鍵計(jì)算步驟。


部署實(shí)踐與代碼示例

(一)模型量化

使用PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行INT4量化。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的量化代碼示例:


python

import torch

import torch.quantization


# 加載預(yù)訓(xùn)練的Llama 2 - 7B模型(此處為簡(jiǎn)化示例,實(shí)際加載完整模型)

# model = Llama2ForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")


# 模擬一個(gè)簡(jiǎn)單的線性層進(jìn)行量化演示

class SimpleLinear(torch.nn.Module):

   def __init__(self, in_features, out_features):

       super(SimpleLinear, self).__init__()

       self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))

       self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features))


   def forward(self, x):

       return torch.addmm(self.bias, x, self.weight.t())


# 創(chuàng)建模型實(shí)例

model = SimpleLinear(in_features=10, out_features=5)


# 定義量化配置

quantization_config = torch.quantization.get_default_qconfig('qnnpack')

torch.quantization.prepare_qat(model, inplace=True, mapping=quantization_config)


# 模擬訓(xùn)練過(guò)程(實(shí)際應(yīng)用中為真實(shí)訓(xùn)練)

dummy_input = torch.randn(32, 10)

for _ in range(10):

   output = model(dummy_input)


# 轉(zhuǎn)換為量化模型

quantized_model = torch.quantization.convert(model.eval(), inplace=False)


# 保存量化后的模型

torch.save(quantized_model.state_dict(), "quantized_llama2_7b_part.pth")

(二)NPU部署

將量化后的模型部署到瑞薩RZ/V2L的NPU上,需要使用瑞薩提供的SDK和工具鏈。以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的部署流程:


模型轉(zhuǎn)換:使用瑞薩的工具將PyTorch量化模型轉(zhuǎn)換為NPU可識(shí)別的格式。

NPU編程:編寫C代碼調(diào)用NPU進(jìn)行模型推理。

c

#include <stdio.h>

#include "rza_npu.h" // 瑞薩NPU相關(guān)頭文件


int main() {

   // 初始化NPU

   if (rza_npu_init() != 0) {

       printf("NPU initialization failed.\n");

       return -1;

   }


   // 加載量化后的模型到NPU

   if (rza_npu_load_model("quantized_llama2_7b_part.npu_model") != 0) {

       printf("Model loading failed.\n");

       return -1;

   }


   // 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)(此處為簡(jiǎn)化示例)

   float input_data[10] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0};


   // 執(zhí)行NPU推理

   if (rza_npu_run_inference(input_data) != 0) {

       printf("Inference failed.\n");

       return -1;

   }


   // 獲取推理結(jié)果

   float output_data[5];

   rza_npu_get_output(output_data);


   // 打印輸出結(jié)果

   for (int i = 0; i < 5; i++) {

       printf("Output[%d]: %f\n", i, output_data[i]);

   }


   // 關(guān)閉NPU

   rza_npu_close();

   return 0;

}

結(jié)論

通過(guò)INT4量化技術(shù)將Llama 2 - 7B模型進(jìn)行壓縮,并結(jié)合瑞薩RZ/V2L處理器的NPU加速功能,成功實(shí)現(xiàn)了該大模型在嵌入式端側(cè)的部署。INT4量化顯著降低了模型大小和計(jì)算量,而NPU加速則保證了模型推理的高效性。在實(shí)際應(yīng)用中,還需要進(jìn)一步優(yōu)化量化過(guò)程和NPU編程,以提高模型的準(zhǔn)確性和推理速度,滿足嵌入式端側(cè)的實(shí)際需求。

本站聲明: 本文章由作者或相關(guān)機(jī)構(gòu)授權(quán)發(fā)布,目的在于傳遞更多信息,并不代表本站贊同其觀點(diǎn),本站亦不保證或承諾內(nèi)容真實(shí)性等。需要轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系該專欄作者,如若文章內(nèi)容侵犯您的權(quán)益,請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系本站刪除。
換一批
延伸閱讀

9月2日消息,不造車的華為或?qū)⒋呱龈蟮莫?dú)角獸公司,隨著阿維塔和賽力斯的入局,華為引望愈發(fā)顯得引人矚目。

關(guān)鍵字: 阿維塔 塞力斯 華為

倫敦2024年8月29日 /美通社/ -- 英國(guó)汽車技術(shù)公司SODA.Auto推出其旗艦產(chǎn)品SODA V,這是全球首款涵蓋汽車工程師從創(chuàng)意到認(rèn)證的所有需求的工具,可用于創(chuàng)建軟件定義汽車。 SODA V工具的開發(fā)耗時(shí)1.5...

關(guān)鍵字: 汽車 人工智能 智能驅(qū)動(dòng) BSP

北京2024年8月28日 /美通社/ -- 越來(lái)越多用戶希望企業(yè)業(yè)務(wù)能7×24不間斷運(yùn)行,同時(shí)企業(yè)卻面臨越來(lái)越多業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險(xiǎn),如企業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜性的增加,頻繁的功能更新和發(fā)布等。如何確保業(yè)務(wù)連續(xù)性,提升韌性,成...

關(guān)鍵字: 亞馬遜 解密 控制平面 BSP

8月30日消息,據(jù)媒體報(bào)道,騰訊和網(wǎng)易近期正在縮減他們對(duì)日本游戲市場(chǎng)的投資。

關(guān)鍵字: 騰訊 編碼器 CPU

8月28日消息,今天上午,2024中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)開幕式在貴陽(yáng)舉行,華為董事、質(zhì)量流程IT總裁陶景文發(fā)表了演講。

關(guān)鍵字: 華為 12nm EDA 半導(dǎo)體

8月28日消息,在2024中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)上,華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安發(fā)表演講稱,數(shù)字世界的話語(yǔ)權(quán)最終是由生態(tài)的繁榮決定的。

關(guān)鍵字: 華為 12nm 手機(jī) 衛(wèi)星通信

要點(diǎn): 有效應(yīng)對(duì)環(huán)境變化,經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)穩(wěn)中有升 落實(shí)提質(zhì)增效舉措,毛利潤(rùn)率延續(xù)升勢(shì) 戰(zhàn)略布局成效顯著,戰(zhàn)新業(yè)務(wù)引領(lǐng)增長(zhǎng) 以科技創(chuàng)新為引領(lǐng),提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力 堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展策略,塑強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)...

關(guān)鍵字: 通信 BSP 電信運(yùn)營(yíng)商 數(shù)字經(jīng)濟(jì)

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 8月21日,由中央廣播電視總臺(tái)與中國(guó)電影電視技術(shù)學(xué)會(huì)聯(lián)合牽頭組建的NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟在BIRTV2024超高清全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展研討會(huì)上宣布正式成立。 活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng) NVI技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)...

關(guān)鍵字: VI 傳輸協(xié)議 音頻 BSP

北京2024年8月27日 /美通社/ -- 在8月23日舉辦的2024年長(zhǎng)三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)聯(lián)合招商會(huì)上,軟通動(dòng)力信息技術(shù)(集團(tuán))股份有限公司(以下簡(jiǎn)稱"軟通動(dòng)力")與長(zhǎng)三角投資(上海)有限...

關(guān)鍵字: BSP 信息技術(shù)
關(guān)閉