AIPC 产业链各个环节共同推动 AI 本地化部署。AI 能力的本地化部署需要产业各个环节共同配合实现。在算力端,端侧相比云端在计算资源上有一定限制,因此需要算力层针对 AI场景进行针对性优化,持续提升端侧 AI 芯片的运算效率,降低能耗并且提升性能。在算法 层,需要 持续优化压缩模型,如联想创新科技大会中提 及的模型压缩技术,可以评估普通大模型中数百亿参数不同耦合结构的重要性,从而动态分配性能资源,以降低基础模型的大小,将大模型应用端侧化。此外还需要整机厂商进一步优化硬件架构,云服务与 AIPC 合作,提供更大规模的数据存储和处理能力,推动更加深入的 AI 功能使用。
AIPC 产业链各个环节共同推动 AI 本地化部署。AI 能力的本地化部署需要产业各个环节共同配合实现。在算力端,端侧相比云端在计算资源上有一定限制,因此需要算力层针对 AI场景进行针对性优化,持续提升端侧 AI 芯片的运算效率,降低能耗并且提升性能。在算法 层,需要 持续优化压缩模型,如联想创新科技大会中提 及的模型压缩技术,可以评估普通大模型中数百亿参数不同耦合结构的重要性,从而动态分配性能资源,以降低基础模型的大小,将大模型应用端侧化。此外还需要整机厂商进一步优化硬件架构,云服务与 AIPC 合作,提供更大规模的数据存储和处理能力,推动更加深入的 AI 功能使用。