軟硬協(xié)同優(yōu)化,安謀科技新一代“周易”NPU實(shí)現DeepSeek-R1端側高效部署

發(fā)布時(shí)間:2025-2-14 18:12    發(fā)布者:eechina
關(guān)鍵詞: DeepSeek , 周易NPU , NPU
近日,搭載安謀科技最新一代“周易”NPU處理器的硬件平臺成功運行DeepSeek-R1系列模型,性能卓越、成本優(yōu)異,為用戶(hù)帶來(lái)了更高效、便捷的AI應用體驗。這款創(chuàng )新性NPU處理器采用專(zhuān)為大模型特性?xún)?yōu)化的架構設計,其beta版本在2024年底已面向早期用戶(hù)開(kāi)放評估測試,并獲得了廣泛認可與積極反饋。預計今年上半年,這款備受期待的NPU產(chǎn)品將正式亮相市場(chǎng),屆時(shí)將為更多用戶(hù)帶來(lái)突破性的端側算力體驗。



DeepSeek自發(fā)布以來(lái),憑借其出色的性能表現和低成本訓練模式,迅速成為AI領(lǐng)域的焦點(diǎn)。在DeepSeek-R1的1.5B和7B蒸餾版本推出后,安謀科技新一代“周易”NPU處理器短時(shí)間內在Emulation平臺上完成了部署與優(yōu)化,并在FPGA平臺上成功實(shí)現了端到端應用的演示。

經(jīng)過(guò)嚴苛的測試驗證,新一代“周易”NPU處理器在運行DeepSeek-R1的1.5B和7B蒸餾版本時(shí)表現優(yōu)異。在標準單批次輸入、上下文長(cháng)度為1024的測試環(huán)境中,其在首字計算階段的算力利用率突破40%,解碼階段的有效帶寬利用率高達80%以上。其帶寬利用率呈現高線(xiàn)性特性,能夠靈活適配16GB/s至256GB/s的系統帶寬需求。在7B版本、1024上下文長(cháng)度的場(chǎng)景下,該處理器在充分保障模型應用精度的同時(shí),最高處理速度可達40 tokens/s,并支持動(dòng)態(tài)長(cháng)度的模型推理輸入。面對復雜AI任務(wù)時(shí),“周易”NPU處理器憑借其卓越的計算性能、高帶寬利用率和能效比,展現出顯著(zhù)的技術(shù)優(yōu)勢,為終端設備的智能化升級提供了強勁“芯”動(dòng)力。


新一代“周易”NPU處理器運行DeepSeek-R1模型效果演示

新一代“周易”NPU處理器對DeepSeek等最新大模型的高效適配和調優(yōu),得益于其軟件棧對大模型的成熟支持。軟件棧提供高效的量化編譯工具,能夠在顯著(zhù)壓縮模型體積的同時(shí),保持高性能推理能力,并通過(guò)靈活的編譯選項滿(mǎn)足多樣化需求。此外,軟件棧針對大模型進(jìn)行了深度優(yōu)化,包括動(dòng)態(tài)推理優(yōu)化和硬件算力潛力的挖掘,從而顯著(zhù)提升推理速度和吞吐量。目前,軟件棧已支持Llama、Qwen、DeepSeek、ChatGLM和MiniCPM等多種主流大模型,并提供了與Hugging Face模型庫的對接工具鏈,方便用戶(hù)直接部署主流模型。

在硬件層面,新一代“周易”NPU處理器突破了傳統設計限制,將對外帶寬提高至256GB/s,有效解決了大模型計算的帶寬瓶頸問(wèn)題。為滿(mǎn)足端側大模型對高精度的需求,該NPU處理器全面支持FP16計算,并提供完整的int4軟硬量化加速方案,確保模型高效穩定運行。針對端側模型的低首字延遲需求,“周易”NPU處理器通過(guò)軟硬協(xié)同優(yōu)化,實(shí)現了多核算力的高效擴展。在7nm制程工藝下,單Cluster算力最高可達80 TOPS,能夠輕松應對超過(guò)16K上下文長(cháng)度的大模型部署需求,同時(shí)滿(mǎn)足多模態(tài)場(chǎng)景及思維鏈計算的高算力要求。此外,該NPU處理器還具備強大的多任務(wù)并行處理能力,通過(guò)細粒度的任務(wù)調度和優(yōu)先級資源分配,實(shí)現多任務(wù)靈活切換,確保傳統語(yǔ)音、視覺(jué)業(yè)務(wù)與大模型應用高效協(xié)同,為用戶(hù)帶來(lái)更加流暢的使用體驗。

目前,安謀科技正在積極拓展DeepSeek系列模型在端側加速卡的應用場(chǎng)景,通過(guò)提升模型推理性能,加速端側AI應用的商業(yè)化落地進(jìn)程。依托雄厚的技術(shù)積累、生態(tài)系統優(yōu)勢以及前瞻性布局,安謀科技將持續推動(dòng)AI大模型技術(shù)在PC、手機、智能汽車(chē)、機器人、可穿戴設備等多終端領(lǐng)域的深度應用與創(chuàng )新,全面加速端側AI生態(tài)的構建與完善。

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