北京
開源生成式 AI 模型的迅猛發展正在推動數據中心向物理世界中運行的機器邁進。開發者積極將這些模型部署至邊緣，以支持物理 AI 智能體和自主機器人自動執行高負載的任務。
關鍵的挑戰在于如何在內存受限的邊緣設備上高效運行包含數十億個參數的模型。在內存供應持續受限和成本上升的情況下，開發者正專注于在更少的資源約束下實現更高性能與效率。
NVIDIA Jetson平臺在支持熱門開放模型的同時，在邊緣端提供強大的運行時性能和內存優化能力。對于邊緣開發者而言，內存占用決定了系統是否正常運行。與云環境不同，邊緣設備在嚴格的內存限制下運行，CPU 和 GPU 共享的資源是受限的。
內存使用效率低下可能會導致瓶頸、延遲峰值或系統故障。與此同時，如今的邊緣應用通常會運行多個流程（例如檢測、跟蹤和分割），這使得高效的內存管理對于在功耗和散熱受限的情況下實現穩定的實時性能至關重要。
優化內存占用具有明顯優勢。開發者可以通過減少開銷和增加并發性來提高相同硬件的性能，同時支持如大語言模型（LLM）、多攝像頭系統和傳感器融合等更復雜的工作負載。它還通過適配較小的內存配置來降低系統成本，并通過最大限度地減少瓶頸并提高 GPU 利用率來提高效率（每瓦性能）。
本文將探討各種優化策略，以幫助開發者在資源受限的邊緣系統上最大限度地提高性能、效率和功能。
具體包括以下內容：
- 邊緣 AI 軟件堆棧
基礎層：板級支持包和軟件堆棧
推理工作流
推理框架
模型量化
- 使用專用加速器解析邊緣推理
- 實際用例：Reachy Mini Jetson Mini Assistant
以上為摘要內容，點擊鏈接閱讀完整內容：更大限度地提高內存效率，在 NVIDIA Jetson 上運行更大的模型 - NVIDIA 技術博客
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