Imagination Technologies 宣布率先完成百度文心大模型（ERNIE 4.5 開源版）在其 GPU 硬件上的端側(cè)部署。適配完成后，開發(fā)者可在搭載 Imagination GPU 的設(shè)備上實現(xiàn)高效本地 AI 推理，同時大幅降低推理成本，這一成果也標志著 Imagination GPU 在端側(cè) AI 推理場景中的技術(shù)領(lǐng)先性。

Imagination高度優(yōu)化軟件棧實現(xiàn)高效本地AI推理、降低成本

本次適配的文心4.5模型為開源版本，具備強大的智能問答、文本生成、語義理解和知識推理能力，廣泛適用于移動設(shè)備、語音助手、IoT和教育硬件等資源受限終端。在飛槳框架支持下，Imagination GPU平臺展現(xiàn)出出色的推理性能。

Imagination基于現(xiàn)有的GPU硬件順利完成了本次文心大模型系列開源模型部署軟件棧，并得到實際網(wǎng)絡(luò)驗證。同時，Imagination高度優(yōu)化的計算軟件棧對AI本地推理性能進行優(yōu)化，該軟件棧包含OpenCL計算庫，編譯器工具鏈，主流編程框架的參考開發(fā)套件（Reference Kits）。

其中參考開發(fā)套件可協(xié)助開發(fā)者通過TVM將主流AI框架中的代碼遷移至Imagination的軟件棧。該套件基于Imagination優(yōu)化的OpenCL計算庫和圖編譯器，使用專屬API調(diào)用，提供全面的文檔說明和組件集成參考，便于客戶將其高效融入自身開發(fā)流程。

Imagination與百度協(xié)同創(chuàng)新，加速大模型端側(cè)普及

適配過程中，Imagination與百度團隊緊密合作，針對文心4.5的特點進行了優(yōu)化。推理方面，百度文心提出了多專家并行協(xié)同量化方法和卷積編碼量化算法，實現(xiàn)了效果接近無損的4-bit量化和2-bit量化。此外，還實現(xiàn)了動態(tài)角色轉(zhuǎn)換的預填充、解碼分離部署技術(shù)，可以更充分地利用資源，提升文心4.5 MoE模型的推理性能?；陲w槳框架，文心4.5在Imagination GPU硬件平臺上表現(xiàn)出優(yōu)異的推理性能。

Imagination在今年5月推出了面向邊緣AI的E 系列 GPU，具備高性能、低功耗和靈活可編程的特點，適用于自然語言處理、工業(yè)計算機視覺、自動駕駛等應用。此次與文心模型的成功適配，也為未來客戶在采用E系列GPU構(gòu)建本地AI應用奠定了堅實基礎(chǔ)。

早在此前，Imagination加由入百度飛槳發(fā)起的 “硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃”，將飛槳的先進算法和靈活性與 Imagination IP 技術(shù)相結(jié)合，為端側(cè)開發(fā)者提供強大支持。隨著邊緣計算需求的快速增長，Imagination將繼續(xù)與百度深入合作，推動大模型在端側(cè)設(shè)備的普及與落地，共同打造更高效、智能的本地AI體驗。