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研華邊緣AI平臺測試DeepSeek蒸餾版模型數據大公開!
隨著Deepseek大模型的橫空出世,預計對整個工業領域會產生顛覆性的影響力,尤其針對邊緣部署部分獨創動態剪枝與量化技術,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),推理速度提升3倍。

隨著Deepseek大模型的橫空出世,預計對整個工業領域會產生顛覆性的影響力,尤其針對邊緣部署部分獨創動態剪枝與量化技術,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),推理速度提升3倍。

研華選擇了多款基于英偉達技術邊緣AI產品,針對目前DeepSeek-R1 系列的蒸餾模型,從1.5B~32B,進行了對應機型測試,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 

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*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。 

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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 

17401275911.png

測試型號:MIC-770V3 

*DeepSeek-R1:32b于此系統配置下使用約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 

17401276091.png

測試型號:SKY-602E3

 

研華全棧式邊緣AI平臺,以“邊緣原生智能”重塑工業生產力

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”重塑工業生產力! 

17401276251.png

如果您對研華邊緣AI平臺產品感興趣,可聯系研華在地業務,或者關注研華官方微信【研華工業物聯網】了解更多產品咨詢。


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