今晚 7 点，量子位将在视频号和微博上进行一场围绕端侧智能和模型训练推理的探讨答疑。阿里云的 AI 专家将免费解答一些大家关心的问题：
- Apple Intelligence 和其他端侧 AI 产品有什么不同？
- 大模型落地到端上遇到的最大挑战是什么？
- 如何提升模型训练性能以节约成本？
Apple Intelligence 在内存管理和数据加载优化方面具有优势。通过闪存技术，苹果实现了大模型在 iPhone 上的推理。
大模型在端侧落地主要面临以下几个挑战：
- 算力限制：端侧设备的计算能力有限，难以支持大规模模型的运行。
- 内存管理：大模型需要大量内存，而端侧设备的内存资源相对有限。
- 能耗问题：大模型的运行会显著增加设备的能耗。
提升模型训练性能的方法包括：
- 模型压缩和量化：通过模型压缩和量化技术，减少模型参数量和计算量。
- 分布式训练：利用分布式计算资源进行模型训练。
- 硬件加速：使用专用的 AI 加速硬件，如 GPU 和 TPU。
Apple Intelligence 采用了 AXLearn 框架，这是苹果在 2023 年推出的开源项目，专门为训练生成式 AI 模型而设计。通过数据并行、张量并行和序列并行等技术组合，苹果团队在多个维度上扩展了训练规模。
阿里巴巴的 MNN 推理引擎在端侧设备上运行深度神经网络模型，支持多种设备和模型格式，包括 TensorFlow、Caffe 和 ONNX 等。
大模型的推理计算对内存和计算带宽要求极高。千亿参数的大模型通常需要数百 GB 的内存和极高的带宽，这对端侧设备的硬件来说是个不小的挑战。
端侧 AI 的一个优势是对数据隐私的保护。数据在端侧设备上处理，用户的隐私信息不会上传到云端，减少了数据泄露的风险。
云端推理虽然计算能力强大，但成本高昂。相比之下，端侧推理的成本优势明显，通过在端侧设备上进行推理计算，可以降低云端计算负担，减少数据传输延迟，提高响应速度。
提升模型训练性能，张量并行和模型压缩量化技术是两大方法。比如，浪潮信息的 Yuan2.0-102B 模型通过张量并行策略，模型的注意力层和前馈层的矩阵计算被拆分到多颗处理器上进行，从而提升了计算效率。而 NF4 量化技术通过确保量化区间内输入张量的值数量相等，实现了数据的量化。
端云协同也是提升模型训练性能的方法。通过结合端侧和云端的大模型，可以利用云端和终端的碎片化计算资源，并进行通信和存储资源的联合优化。
开源项目和社区合作在提升模型训练性能方面也有帮助。开源项目不仅能降低开发成本，还能通过社区合作和资源共享，快速迭代和优化模型。比如，阿里巴巴的 FunAudioLLM 项目，通过开源语音大模型，支持多语言语音识别和自然语音生成。
轻量化大模型通过减少参数数量和降低复杂度，降低了对硬件资源的要求，使得 AI 技术能够应用于移动设备、边缘计算和实时应用等场景。