端侧大模型在人工智能领域正逐渐成为趋势，其能够在设备端直接运行，无需依赖云端算力，因此在成本、能耗、可靠性、隐私和个性化方面具有显著优势。然而，随着模型参数量的不断增大，端侧设备的内存瓶颈问题也逐渐凸显。本文将深入探讨端侧大模型如何突破内存瓶颈，实现高效运行。
一、端侧大模型内存瓶颈的挑战
模型参数量增大：随着AI技术的不断发展，端侧大模型的参数量不断增加，对内存的需求也随之上升。传统的端侧设备内存容量有限，难以满足大模型的运行需求。
内存带宽限制：内存带宽是影响端侧设备性能的关键因素之一。当大模型运行时，需要频繁访问内存，导致内存带宽成为瓶颈。
功耗限制：端侧设备在运行大模型时，功耗会显著增加，这会对设备的续航能力造成影响。
二、突破内存瓶颈的策略
模型压缩技术：
- 知识蒸馏：通过将大模型的知识和经验迁移到小型模型中，降低模型参数量，从而减少内存需求。
- 剪枝：通过去除模型中的冗余连接，降低模型复杂度，减少内存占用。
内存优化技术：
- 内存池技术：通过预先分配内存池，减少动态内存分配带来的开销。
- 内存压缩技术：通过压缩内存中的数据，提高内存利用率。
硬件优化：
- 存内计算技术：将计算单元嵌入到内存中，减少内存访问次数，提高计算效率。
- NPU（神经网络处理器）：针对AI应用进行优化，提高端侧设备的算力。
分布式计算：
- 模型分割：将大模型分割成多个小模型，分别运行在多个端侧设备上，实现分布式计算。
- 模型并行：将大模型中的计算任务分配到多个处理器上，实现并行计算。
三、案例分析
晶晨股份：晶晨股份的产品在端侧AI领域的技术突破使其能够支持轻量化大模型的本地化运行。其芯片已落地实时同声传译、AI字幕生成等功能，这些均需要端侧模型的高效运算能力。
地平线：地平线成功在旭日3中的BPU计算单元上，部署运行参数规模高达14亿的大语言模型。这不仅是业界在端侧成功部署大模型的一次突破性实践，更验证了BPU对先进神经网络算法的高效支持。
深思考：深思考发布鸿蒙系统TinyDongni&DeepSeek超小端侧多模态大模型及硬件模组，以仅1.5B的极简参数规模实现高效能运算，为端侧AI普惠化提供坚实基础。
四、总结
端侧大模型在突破内存瓶颈方面面临着诸多挑战，但通过模型压缩、内存优化、硬件优化和分布式计算等策略，可以有效解决内存瓶颈问题，实现端侧大模型的高效运行。随着技术的不断发展，端侧大模型将在人工智能领域发挥越来越重要的作用。