大语言模型（LLM）中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计

随着大语言模型（LLM）参数规模的增长，推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长，而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB（例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存）。为此，KV缓存压缩与动态稀疏注意力成为提升效率的关键技术。 1）KV缓存压缩 …

基于扩散模型的高分辨率图像生成加速与显存优化

一. 什么是扩散模型 扩散模型是近年来快速崛起的生成式人工智能模型，通过模拟物理中的扩散过程（如墨水在水中扩散），逐步将随机噪声转化为有意义的图像、音频或其他数据。 扩散模型的核心就是破坏与重建. 破坏: 前向扩散（加噪） 像把一幅画反复泼墨，逐步添加噪声直至变成完全随机的噪声图。 重建:…

基于RISC-V向量扩展（RVV）的嵌入式DSP算法加速与指令集优化

随着嵌入式系统对高性能和低功耗需求的不断提升，**RISC-V 向量扩展（RVV）**为数字信号处理（DSP）算法加速提供了一个高效且灵活的解决方案。本文将围绕RVV的基本架构、关键指令、在DSP算法（如FIR滤波、FFT等）中的优化应用以及实战开发经验进行深入解析，帮助开发者更好地构建基于RISC-V的高效嵌入…

嵌入式边缘计算场景下FPGA动态部分重配置技术实践

引言 随着物联网、工业自动化和智能驾驶等领域的快速发展，嵌入式边缘计算因其低延迟、高实时性的特点成为关键支撑技术。与此同时， FPGA动态部分重配置（Dynamic Partial Reconfiguration, DPR） 技术通过硬件逻辑的灵活切换，为边缘计算场景提供了高效能、低功耗的解决方案。本文将深入探讨两者的结…

多模态大模型(VLMM)中的跨模态对齐损失函数设 计与微调策略

1 引言 随着人工智能技术的快速发展 ，多模态大模型(Vision-Language Multi modal Models, VLMM)已成为当前研究的热 点。这类模型能够同时处理和理解视觉与语言信息 ，在图像描述生成、视觉问答、跨模态检索等任务上展现出强大 能力。然而 ，如何有效地对齐不同模态的表示空间 ，仍然是提升模型性能的…

嵌入式系统中非易失性内存（NVM）的磨损均衡算法设计与寿命预测模型

随着嵌入式系统的广泛应用，非易失性内存（NVM）成为了这些系统中至关重要的存储介质。NVM 的最大优势在于，即使在电源断电的情况下，存储的数据依然不会丢失，因此广泛应用于各种设备，如物联网设备、智能硬件、汽车电子等。然而，NVM 的一个主要挑战是磨损问题。磨损是指随着存储操作的不断进行，NVM…

固件、软件和硬件在定义、功能和应用场景上存在显著区别

一 定义 硬件：硬件是计算机系统的物理部件，如主板、处理器、内存条、硬盘等，是可触摸的实体。 软件：软件是一系列按特定顺序组织的计算机数据和指令的集合，包括系统软件（如Windows、Linux）和应用软件（如Office）。 固件：固件是写入EPROM或EEPROM中的程序，通常存储在专用的芯片中，如BIOS、UEF…

AI模型蒸馏技术在微控制器上的内存占用与精度平衡实践

在微控制器（MCU）上部署AI模型时，模型蒸馏（Knowledge Distillation） 是平衡模型精度与内存占用的关键技术。以下是针对MCU场景的实践指南，涵盖技术选型、优化策略与代码示例。 1.模型蒸馏的核心思想 教师模型（Teacher）：高精度但复杂的大模型（如ResNet、BERT）。 学生模型（Student）：轻量化的…