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英特爾就第一時間優(yōu)化并驗(yàn)證了80億和700億參數(shù)的Llama 3模型，憑借英特爾銳炫顯卡的強(qiáng)大性能，開發(fā)者能夠輕松在本地運(yùn)行Llama 3模型，為生成式AI工作負(fù)載提供加速。

Meta此前已經(jīng)發(fā)布了新一代Llama 3大語言模型，在發(fā)布后不久，英特爾就第一時間優(yōu)化并驗(yàn)證了80億和700億參數(shù)的Llama 3模型在英特爾AI產(chǎn)品組合上的運(yùn)行情況。在客戶端領(lǐng)域，測試表明憑借英特爾銳炫顯卡的強(qiáng)大性能，開發(fā)者能夠輕松在本地運(yùn)行Llama 3模型，為生成式AI工作負(fù)載提供加速。

此外，英特爾酷睿Ultra H系列處理器展現(xiàn)出了高于普通人閱讀速度的輸出生成性能，而這一結(jié)果主要得益于其內(nèi)置的英特爾銳炫GPU，該GPU具有8個Xe核心，以及DP4a AI加速器和高達(dá)120 GB/s的系統(tǒng)內(nèi)存帶寬。

英特爾酷睿Ultra處理器和英特爾銳炫顯卡在Llama 3模型發(fā)布的第一時間便提供了良好適配，這彰顯了英特爾和Meta攜手為本地AI開發(fā)和數(shù)百萬設(shè)備的部署所作出的努力。英特爾客戶端硬件性能的大幅提升得益于用于本地研發(fā)的PyTorch和英特爾PyTorch擴(kuò)展包等豐富的軟件框架與工具，以及用于模型部署和推理的OpenVINO工具包。

而根據(jù)具體的測試樣例來看，在使用IPEX-LLM庫運(yùn)行70億參數(shù)的Mistral模型時，銳炫A770 16GB顯卡每秒可以處理70個token（TPS），比使用CUDA的GeForce RTX 4060 8GB的TPS高出70%。英特爾內(nèi)部測試表明，銳炫A770 16GB顯卡在運(yùn)行大模型時能夠提供卓越的性能。相比RTX 4060，銳炫A770 16GB顯卡在運(yùn)行大多數(shù)模型時具備極有競爭力或領(lǐng)先的性能，這也使其成為在本地運(yùn)行大語言模型的更優(yōu)選擇。