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研華邊緣AI平臺測試DeepSeek蒸餾版模型的最新數據

研華智能地球 ? 來源:研華工業(yè)物聯網 ? 2025-02-24 10:40 ? 次閱讀
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來源:研華工業(yè)物聯網

本期導讀

隨著Deepseek大模型的橫空出世,預計對整個工業(yè)領域會產生顛覆性的影響力,尤其針對邊緣部署部分獨創(chuàng)動態(tài)剪枝與量化技術,DeepSeek大模型支持在邊緣設備低功耗運行(最低適配5 TOPS算力硬件),推理速度能夠提升3倍。

研華選擇了多款基于英偉達技術的邊緣AI產品,針對目前DeepSeek-R1 系列的不同蒸餾模型進行測試,下面讓我們來看下最新測試數據!

微型邊緣端推理應用

算力100 TOPS

推薦型號:

基于ARM平臺AI Box:ICAM-540 /MIC-711 / MIC-713

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本:

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

測試型號:MIC-711

b2717fa0-f011-11ef-9310-92fbcf53809c.png

*同時在MIC-711-OX4A 開啟了Super Mode來跑同樣的模型, 在整體效能上有提升了將近25%, 這也表示了 Jetson super mode在AI應用上有明顯的效能增強。

邊緣端推理應用

算力100-500 TOPS

推薦型號:

基于ARM平臺Edge AI Box:MIC-732/MIC-733/736

基于X86平臺 Edge AI Box:MIC-770V3

Edge AI 服務器 :HPC-6240/HPC-7420/SKY-602E3 (支持1-4張GPU卡)

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本:

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

測試型號:MIC-770V3

b2a0332c-f011-11ef-9310-92fbcf53809c.png

*DeepSeek-R1:32b于此系統(tǒng)配置下使用約18GB VRAM,可正常運行,但相同LLM model放在較高階顯卡上測試時VRAM使用達到21GB 故猜測模型會自動調整參數降低VRAM使用量,但在效能會有其影響。

高性能邊緣AI服務器

算力500-1000+ TOPS

推薦型號:

Edge AI 服務器 :HPC-6240 /HPC-7420/SKY-602E3 (支持1-4張GPU卡)

支持DeepSeek-R1蒸餾模型版本:

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B

測試型號:SKY-602E3

b2cce7dc-f011-11ef-9310-92fbcf53809c.png

研華全棧式邊緣AI平臺

以“邊緣原生智能”重塑工業(yè)生產力

研華打造了全棧式邊緣AI硬件矩陣,從微端到邊緣云:包括AI模塊、AI板卡、AI 加速卡、AI 嵌入式和工業(yè)平臺,AI邊緣平臺、邊緣AI服務器,乃至邊緣整機柜服務器。算力范圍從5 TOPS至2000+TOPS,用戶可根據業(yè)務場景靈活選型,實現精度與效率的最佳平衡。研華希望與伙伴攜手,以“邊緣原生智能”重塑工業(yè)生產力!

如果您對研華基于英偉達技術邊緣AI產品感興趣,可以點擊閱讀原文下載型錄資料,也可以聯系研華在地業(yè)務,咨詢產品相關資訊。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:研華邊緣AI平臺測試DeepSeek蒸餾版模型數據大公開!

文章出處:【微信號:研華智能地球,微信公眾號:研華智能地球】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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