- 随着 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大语言模型（LLMs）不断推动人工智能的边界，它们在高效部署方面也带来了重大挑战。这些模型在生成类似人类的文本方面具有革命性，但每生成一个 token 都需要耗费巨大的计算资源。这不仅导致成本上升、能耗增加，还使响应速度变慢。在实时应用场景，如聊天机器人、虚拟助手和创意内容生成工具等场景中，这些挑战尤为突出。本文将探讨如何利用 OpenVINO™ GenAI 的推测式解码技术使这一变革性创新成为现实。借助于简化开发和优化硬件利用率的工具，Ope
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OpenVINO GenAI 推理
- 新闻重点：● 在Arm CPU上运行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到边缘侧的性能均得到显著提升，这为未来AI工作负载提供了强大支持● Meta与Arm的合作加快了用例的创新速度，例如个性化的端侧推荐以及日常任务自动化等● Arm十年来始终积极投资AI领域，并广泛开展开源合作，为 1B 至 90B 的 LLM 实现在 Arm 计算平台上无缝运行人
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Arm Llama 3.2 LLM AI 推理 Meta
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