半导体行业专题报告:端侧大模型近存计算,定制化存储研究框架

大模型赋能端侧AI。在人工智能的飞速发展中,大型语言模型(LLMs)以其在自然语言处理(NLP)领域的革命性突破,引领着技术进步的新浪潮。自2017年Transformer架构的诞生以来,OpenAI的GPT系列到Meta的LLaMA系列等一系列模型崛起。这些模型传统上主要部署在云端服务器上,这种做法虽然保证了强大的计算力支持,却也带来了一系列挑战:网络延迟、数据安全、持续的联网要求等。这些问题在一定程度上限制了LLMs的广泛应用和用户的即时体验。正因如此,将LLMs部署在端侧设备上的探索应运而生,不仅能够提供更快的响应速度,还能在保护用户隐私的同时,实现个性化的用户体验。端侧AI市场的全球规模正以惊人的速度增长,预计从2022年的152亿美元增长到2032年的1436亿美元,这一近十倍的增长不仅反映了市场对边缘AI解决方案的迫切需求,也预示着在制造、汽车、消费品等多个行业中,端侧AI技术将发挥越来越重要的作用。

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