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"啊哈~快把跳d关了我都喷了",英特尔就第一时间优化并验证了80亿和700亿参数的Llama3模型,凭借英特尔锐炫显卡的强大性能,开发者能够轻松在本地运行Llama3模型,为生成式AI工作负载提供加速。Meta此前已经发布了新一代Llama3大语言模型,在发布后不久,英特尔就第一时间优化并验证了80亿和700亿参数的Llama3模型在英特尔AI产品组合上的运行情况。在客户端领域,测试表明凭借英特尔锐炫显卡的强大性能,开发者能够轻松在本地运行Llama3模型,为生成式AI工作负载提供加速。此外,英特尔酷睿UltraH系列处理器展现出了高于普通人阅读速度的输出生成性能,而这一结果主要得益于其内置的英特尔锐炫GPU,该GPU具有8个Xe核心,以及DP4aAI加速器和高达120GB/s的系统内存带宽。英特尔酷睿Ultra处理器和英特尔锐炫显卡在Llama3模型发布的第一时间便提供了良好适配,这彰显了英特尔和Meta携手为本地AI开发和数百万设备的部署所作出的努力。英特尔客户端硬件性能的大幅提升得益于用于本地研发的PyTorch和英特尔PyTorch扩展包等丰富的软件框架与工具,以及用于模型部署和推理的OpenVINO工具包。而根据具体的测试样例来看,在使用IPEX-LLM库运行70亿参数的Mistral模型时,锐炫A77016GB显卡每秒可以处理70个token(TPS),比使用CUDA的GeForceRTX40608GB的TPS高出70%。英特尔内部测试表明,锐炫A77016GB显卡在运行大模型时能够提供卓越的性能。相比RTX4060,锐炫A77016GB显卡在运行大多数模型时具备极有竞争力或领先的性能,这也使其成为在本地运行大语言模型的更优选择。
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作者:姜觅云
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