🏷️ llama.cpp

在Snapdragon X Elite上跑Llama.cpp 13B推理功耗比M3低18%,但x86模拟让Visual Studio的AI补全延迟冲到380ms——我用72小时把Windows Dev Kit从开箱玩到崩溃日志37条

我做具身机器人五年,手臂抓取的成功率在仿真环境和真实机械臂之间的差距,我有切身体会。拿到Snapdragon X Elite Windows Dev Kit的那一刻,我第一反应不是看官网白皮书里那颗“45 TOPS NPU”“Oryon CPU单核性能超越M2 Max”的宣传材料,而是摸了一下底部的…

在Jetson Orin上跑Qwen-1.8B生成PPT:仿真0故障,实测92%成功率,延迟暴涨340%但我再也不怕数据泄密了

我是许彦,一个在机械臂、人形机器人堆里泡了5年的工程师。我手里最值钱的东西不是代码,而是每次去客户现场演示前的那份技术方案PPT。去年有次我给某车企做协作机器人产线改造,PPT里包含了真实节拍数据、车间布局图、甚至成本预算,用某云端AI工具生成大纲后被法务叫停——数据出境风险太高。那之后我开始琢磨一…

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我把Llama推理从x86移到Graviton4省了23%,但半夜那三个坑差点让服务裸奔

去年四季度账单出来的时候,CFO在Slack里直接@我:“咱们AI微服务的EC2开销怎么比数据库集群还贵?”我点开Cost Explorer一看,跑Qwen-7B推理的M7i.4xlarge预留实例,一天吞掉将近400美元。同期流量没涨,模型也没换,纯粹是请求延迟的要求从P99 800ms压到300…