Leitfaden KI-Inferenz
Vision-Language-Modelle
VLM-Inferenz am Edge
Forschungs- und Laufzeitansätze für Vision-Language-Modelle auf Geräten mit knappen Ressourcen. Die verlinkten Ergebnisse zu LiteVLM und EdgeVLA sind Forschungsprototypen; die berichteten Benchmarks belegen weder Produktionsreife noch die Einhaltung funktionaler Sicherheit für Systeme im autonomen Fahren oder in der Robotik.
Wichtige Funktionen
Im Paper berichtete Latenzgewinne
Patch-Auswahl
Token-Optimierung
FP8-Quantisierung
Anwendungsfall: Autonomes Fahren
Wichtige Funktionen
Im Paper berichtete Geschwindigkeitsgewinne
Kleine Sprachmodelle
Auf den Edge ausgerichtete Evaluierung
Speicherbewusster Entwurf
Anwendungsfall: Robotik
Optimierungstechniken für VLMs
Patch-Auswahl
Irrelevante Kameraansichten herausfiltern, um Rechenaufwand zu senken
Token-Auswahl
Die Länge der Eingabesequenz für die Sprachmodellkomponente verringern
Spekulatives Decoding
Die Token-Generierung mit vorhersagenden Verfahren beschleunigen
FP8-Quantisierung
Kann auf unterstützter Hardware und in unterstützten Laufzeiten den Speicherverbrauch senken oder den Durchsatz erhöhen; messen Sie die Auswirkung auf die Aufgabenqualität