🎯 本文目标：在星睿O6上运行智谱AI视觉大模型，测试GLM-Edge视觉系列和GLM-4V系列的多模态能力，验证ARM设备上的图像理解和分析功能。
🎯 本文目标：为llama.cpp和chatglm.cpp部署Web服务与OpenAI兼容API，构建完整的AI服务生态系统，实现真正的产品化部署，让星睿O6成为可访问的AI推理服务器。
🎯 本文目标：在星睿O6上部署CodeGeeX2实现智能代码生成，完成整个智谱AI全栈大模型生态系统的构建，让星睿O6成为真正的AI开发工作站。
🎯 本文目标：在星睿O6上基于chatglm.cpp框架运行智谱AI文本大模型，对比llama.cpp的性能差异，重点测试GLM系列模型在专用框架上的优化效果。
🎯 本文目标：在星睿O6上基于llama.cpp框架运行智谱AI文本大模型，包括GLM-Edge系列、GLM-4系列和最新的GLM-4.6V-Flash模型，进行全面的性能测试和优化。
🎯 本文目标：将chatglm.cpp环境部署到星睿O6开发板，专门针对GLM系列模型进行优化，在ARM设备上实现更高的运行效率和更低的内存占用。
🎯 本文目标：将llama.cpp环境迁移到星睿O6开发板，并针对ARMv9架构进行专门优化配置，充分发挥硬件性能。
🎯 本文目标：在PC上搭建chatglm.cpp推理环境，这是专为GLM系列模型优化的推理框架，在星睿O6上运行时内存使用更高效，对话体验更流畅。
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🎯 本文目标：在PC上搭建llama.cpp推理环境，为后续模型格式转换和量化处理做准备。这是整个部署流程的第一步，为星睿O6上的大模型运行奠定基础。
🎯 本系列文章的核心价值：经过深入研究和实践，在星睿O6 ARM开发板上成功部署了完整的智谱AI大模型生态系统，包括文本生成、视觉理解、代码生成等多个维度的AI能力，其中包括智谱AI最新发布的开源多模态大模型GLM-4.6V-Flash。做为ARM环境最全面的一次智谱AI大模型部署测试，这为边缘AI应用提供了完整的参考方案。
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在vllm v0（版本是0.4）中，单次调度步骤里要么全是prefill阶段的请求，要么全是decode阶段的请求。
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我们很高兴地宣布推出 Arm 性能库 25.04 和面向 Linux 的 Arm 工具链 20.1。在本博客中，我们将介绍如何获取这些版本、产品的新功能以及它们在性能方面的一些亮点。
本文介绍了我们在使用 Arm I8MM 指令集优化 Llama.cpp 中 Q6_K 和 Q4_K 量化模型推理的实践。具体来说，主要采用的是带有累加功能的有符号 8 位整数矩阵乘法指令 —— smmla。
局部信息聚合与成对相关性建模的局限性：YOLOv11及更早版本依赖于卷积机制，感受野受限；而YOLOv12引入的区域自注意力机制虽然扩展了感受野，但仅能建模成对像素之间的低阶相关性，缺乏捕捉全局多对多高阶语义相关性的能力。
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