大模型性能全面對決，Jetson上系列產品哪款最強？

引言——

就在最近這一兩年，大型語言模型（LLMs）已經(jīng)徹底顛覆了人們對于人工智能（AI）領域的看法。從增強自然語言處理（NLP）的能力到推動機器學習（ML）的新應用，它們已成為推動技術創(chuàng)新的關鍵力量。這些模型通過處理巨大的數(shù)據(jù)集來學習語言的復雜性、語境和細微差別，使得機器能夠執(zhí)行諸如語言翻譯、內容創(chuàng)作、情感分析等高級任務，甚至在圖像識別和生物醫(yī)藥研究等領域展現(xiàn)出前所未有的潛力。隨著技術的飛速進步，我們見證了模型規(guī)模的指數(shù)級增長，這帶來了更高的預測性能和更廣泛的應用范圍，標志著AI技術進入了一個全新的、更加智能化的時代。

隨著模型規(guī)模的增加，如何在資源受限的環(huán)境中運行這些高性能模型成為了一個挑戰(zhàn)。邊緣計算設備，如Nvidia Jetson系列，提供了一種在接近數(shù)據(jù)源的地方進行高效計算的方法，它們能夠支持在不依賴云中心的情況下進行實時數(shù)據(jù)處理和決策。這為大模型的部署提供了新的機遇，尤其是在需要快速響應和處理能力的應用場景中，如自動駕駛、遠程監(jiān)控和智能城市。

然而，邊緣設備的計算和存儲資源有限，這就要求開發(fā)者對模型進行優(yōu)化，以適應這些約束，同時保持模型的性能和準確性。正是基于這樣的背景，米文著手進行了一項前所未有的評測工作，目的是為了深入理解和展示在Nvidia Jetson這樣的邊緣計算設備上運行各種主流大模型的性能。通過這些評測，我們希望揭示哪些模型能夠在Jetson平臺上有效運行，以及它們在運行時的性能表現(xiàn)，從而為開發(fā)者和企業(yè)提供實用的指南，幫助他們在選擇和部署大模型時做出更明智的決策，推動邊緣計算和人工智能技術的發(fā)展。

通過這些評測，米文不僅展現(xiàn)了我們對于推動技術創(chuàng)新的承諾，也為整個AI社區(qū)提供了寶貴的資源和見解，助力于解鎖邊緣計算在未來人工智能應用中的巨大潛力。

PART /1 評測概覽

本次評測，主要覆蓋以下大模型系列，主要對4bit量化和8bit量化的模型進行評測。（排名不分先后）

A. 通義千問

B. LLAMA2

C. Gemma

D.Mistral

E. Llava

F. Phi

G.tinyllama

PART /2?模型性能對比和建議

A. EVO Orin 64GB（AGX Orin 64GB），2b ~ 34b模型性能對比

B. Apex Orin NX (Orin NX 8GB)

C. 通義千問2在Orin全系列上的性能表現(xiàn)

上述結果，是模型基于CUDA進行加速的測試結果。并沒有使用TensorRT-LLM進行加速。在不久的將來，我們將使用TensorRT-LLM來進一步進行評測。

經(jīng)過我們的測試，對于中文使用場景，通義千問的模型表現(xiàn)比其他英文系的基礎模型更好。建議用戶可以先進行體驗和嘗試。

PART/3 結語和展望

米文在Nvidia Jetson平臺上對各主流大模型進行的全面評測，標志著我們在邊緣計算和人工智能領域的深入探索和創(chuàng)新。這一評測工作不僅展示了米文的技術專業(yè)性和前瞻性，而且對于整個行業(yè)而言，具有重要的意義和價值。

首先，通過這些評測，我們能夠為開發(fā)者和企業(yè)提供一個清晰、客觀的性能參考框架，幫助他們在選擇適合在Jetson等邊緣設備上運行的大模型時做出更加明智的決策。這對于加速邊緣AI應用的開發(fā)和部署，提高整個生態(tài)系統(tǒng)的效率和效能具有不可估量的價值。

其次，米文的評測工作也推動了大模型優(yōu)化技術的發(fā)展。通過對模型在資源受限環(huán)境下的性能表現(xiàn)進行深入分析，我們不僅能夠識別現(xiàn)有技術的不足，而且還能夠探索和實踐新的優(yōu)化方法，從而推動大模型技術的進步，使其在更廣泛的應用場景中得以實用化。

總之，米文在Jetson平臺上對大模型性能的全面評測不僅反映了我們對于技術創(chuàng)新的不懈追求。

未來，我們將繼續(xù)探索和創(chuàng)新，以不斷推進邊緣計算和大模型技術的發(fā)展，為構建一個更加智能、高效和可持續(xù)的未來貢獻力量。