高通平台上运行大型LLM（如Llama 2）需要注意哪些资源限制？

[LegendNoTitle]

近期尝试在移动平台部署Llama 2模型，用于本地文本生成。遇到内存占用高、电池消耗快等问题。请问在骁龙平台上部署大模型，有哪些优化策略？比如量化、裁剪，或者调用高通的AI SDK能否解决这些问题？

[weixin_38498942]

在骁龙平台上部署Llama 2模型时，可以采用以下优化策略来解决内存占用高、电池消耗快等问题：

1. 模型量化
   量化精度：将模型从FP16量化到INT8甚至更低精度（如INT4），可以显著降低内存占用和推理延迟
   工具选择：可以使用PyTorch的量化工具或高通的AI模型优化工具库AIMET

2. 模型裁剪
   参数剪枝：通过移除冗余神经元，减少模型复杂度，降低内存和计算需求
   结构化剪枝：按通道或层进行剪枝，进一步优化模型结构

3. 调用高通AI SDK
   硬件加速：利用骁龙平台的NPU（如高通Hexagon）进行AI任务处理，减少CPU/GPU负担
   优化工具：使用高通的AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）进行模型压缩和量化

4. 混合部署架构
   云-端协同：将复杂的推理任务放在云端处理，端侧仅负责预处理和UI交互
   模型分层部署：在端侧部署小模型以保障低时延和隐私，在云端部署大模型以保证高准确度

5. 功耗与热管理
   推理异构调度：在非高优先级场景中降低频率或延时处理，控制峰值功耗
   动态电压频率调整（DVFS）：通过动态调整电压和频率，优化功耗
   通过以上策略，可以在骁龙平台上实现Llama 2模型的高效部署，降低内存占用和电池消耗，同时保持较好的性能表现。