- 隨著 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大語言模型（LLMs）不斷推動人工智能的邊界，它們在高效部署方面也帶來了重大挑戰。這些模型在生成類似人類的文本方面具有革命性，但每生成一個 token 都需要耗費巨大的計算資源。這不僅導致成本上升、能耗增加，還使響應速度變慢。在實時應用場景，如聊天機器人、虛擬助手和創意內容生成工具等場景中，這些挑戰尤為突出。本文將探討如何利用 OpenVINO? GenAI 的推測式解碼技術使這一變革性創新成為現實。借助于簡化開發和優化硬件利用率的工具，Ope
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OpenVINO GenAI 推理
- 新聞重點：●? ?在Arm CPU上運行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負載提供了強大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創新速度，例如個性化的端側推薦以及日常任務自動化等●? ?Arm十年來始終積極投資AI領域，并廣泛開展開源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實現在?Arm?計算平臺上無縫運行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
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