曼城中场京多安更新了社交媒体，晒出了在电视机前观看西班牙国家德比的照片。京多安在今年夏天离开巴塞罗那，时隔一年重返曼城。虽然离开了巴塞罗那，京多安依然心系红蓝军团。
自GPT-2以来，语言模型已经取得了长足的进步，用户现在可以通过LM Studio等用户友好的应用程序快速轻松地部署高度复杂的大语言模型（LLM）。通过和AMD协作，这些工具致力于使每个人都可以使用AI，而不需要编码或技术知识。
llama.cpp和LM Studio概述
LM Studio基于llama.cpp项目，是当前 流行的快速部署语言模型的框架。它没有依赖性，可以仅使用CPU进行加速——尽管它也有GPU加速功能。LM Studio使用 X2指令来加速基于x86的CPU的现代大语言模型。
性能对比：吞吐量和延迟
AMD锐龙AI为这些最先进的工作负载进行加速，并在基于llama.cpp的应用程序（如用于x86笔记本电脑的LM Studio）中提供了领先的性能。值得注意的是，大语言模型通常对内存速度 敏感。
在我们的对比 中，英特尔笔记本电脑的RAM实际上更快，达到8533MT/s，AMD笔记本电脑的RAM为750 T/s。尽管如此，AMD锐龙AI 9 HX 375处理器每秒token生成速度却比竞争对手快出27%。
【参考信息：每秒token生成量或tk/s表示一个大语言模型（LLM）能够以多快的速度输出token（大致对应于每秒在电脑屏幕上显示的单词数）。】
AMD锐龙AI 9 HX 375处理器可以在Meta Llama 3.2 1b Instruct（4-bit量化）中实现每秒高达50.7个token的性能。
对大型语言模型进行基准 的另一个指标是“输出首个token的时间”，它测量了从您提交提示到模型开始生成token所需时间之间的延迟。在这里，我们看到，在较大的模型中，基于AMD“Zen 5” 架构的锐龙AI HX 375处理器比竞争对手的同类处理器快3.5倍。
在Windows中使用可变显存（V ）来加快模型吞吐量
AMD锐龙AI CPU中的三个加速器都有自己的工作负载专业化和它们擅长的场景。AMD基于XDNA 2架构的NPU在运行Copilot+工作负载时为持续的AI功能提供了令人难以置信的能效，CPU为工具和框架提供了广泛的覆盖范围和兼容性，而iGPU通常按需处理AI任务。
LM Studio提供了一个llama.cpp端口，可以使用与供应商无关的Vulkan API来加速框架。这里的加速通常取决于硬件功能和Vulkan API的驱动程序优化。与仅使用CPU模式相比，在LM Studio中打开GPU offload 后Meta Llama 3.2 1b Instruct的性能平均提升可达31%。像Mistral Nemo 2407 12b Instruct这样的大型模型在token生成阶段由于受到带宽限制，平均提升可达5.1%。
我们观察到，当在LM Studio中使用基于Vulkan的llama.cpp版本并打开GPU offload时，与仅使用CPU的模式相比，竞争对手的处理器在除一个模型外的所有 模型中的平均性能都明显较低。因此，为了保持对比 的公平性，我们没有将英特尔酷睿Ultra7 258v在LM Studio中使用基于Vulkan的Llama.cpp的GPU offload性能纳入对比过程。
AMD锐龙AI 300系列处理器还包括一个名为可变显存（V ）的功能。通常，程序将利用iGPU的512MB专用分配内存块以及位于系统RAM“共享”部分的第二个内存块。V 允许用户将512MB专用分配块扩展到高达75%的可用系统RAM容量。这种连续内存分配显著提高了内存敏感型应用程序的吞吐量。
在开启V （16GB）后，我们看到Meta Llama 3.2 1b Instruct的性能平均提升了22%，与使用iGPU加速和V 相结合时的CPU模式相比，平均速度总共提高了60%。即使是更大的模型，如Mistral Nemo 2407 12b Instruct，与仅使用CPU的模式相比，性能也提升了17%。
对比：Mistral 7b Instruct 0.3
虽然竞争对手的笔记本电脑在LM Studio中使用基于Vulkan的Llama.cpp版本没有提供加速，但我们使用英特尔AI Playground应用程序（基于IPEX-LLM和Lang Chain）比较了iGPU性能，力求在最佳的用户友好型LLM体验之间进行公平的比较。
我们使用了英特尔AI Playground提供的模型，即Mistral 7b Instruct v0.3和Microsoft Phi 3.1 Mini Instruct。在LM Studio中使用可比的量化后，我们发现AMD锐龙AI 9 HX 375在Phi 3.1中的速度相比竞争对手快了8.7%，在Mistral 7b Instruct 0.3中的速度相比对手快了13%。
AMD致力于推进AI前沿技术的发展，让每个人都能使用AI，但如果 的AI成果被技术或编码技能等高门槛所限制，那这一切就不可能发生——这就是LM Studio这样的应用程序的重要性所在。除了作为在本地部署LLM的一种快速而轻松的方式之外，这些应用程序允许用户在 时间体验最先进的模型（前提是llama.cpp项目支持该架构）。
AMD锐龙AI加速器提供了令人难以置信的性能，启用可变显存（V ）等功能可以为AI用例提供更好的性能。所有这些结合在一起，为x86笔记本电脑上的语言模型提供了令人难以置信的用户体验。
