端侧大模型vs云端大模型：优势对比与应用探索

大模型（或称大型语言模型，LLMs）的应用正在迅速成为技术发展的主流，无论是端侧部署还是云端运行，它们都展示出了巨大的潜力和各自的优势。然而，如何在不同应用场景下选择合适的部署方式是一个复杂的问题。本文将深入探讨端侧大模型和云端大模型的区别及其各自的优劣。

云端大模型现状

目前，主流的大模型多以云端为主。大多数自称“AI原生”的公司，其实大多是“云原生”的，他们的产品和服务都是借助云端强大的计算能力实现的。云计算公司在开发和部署大模型方面具有显著优势，因为云端可以提供几乎无限的算力和存储空间。这是为什么许多云计算巨头在大模型领域取得巨大进展的原因之一。

但是，云端大模型也面临着明显的挑战。用户数据的隐私和安全是一个主要的问题。尤其是在处理知识密集和信息敏感的应用场景时，很多用户不愿意将数据上传到云端进行处理。此外，提供大规模、多模态大模型服务所需的计算资源非常昂贵，没有任何公司可以完全负担得起这种资源。所以，我们需要探索一种让用户终端设备承担部分计算任务的策略，以分担成本。

端侧大模型的重要性

端侧大模型，即在用户设备本地运行的大模型，有着不可忽视的作用和潜力。以下是两个主要原因：

1. 隐私保护：对于那些非常在意数据隐私的用户来说，在本地处理数据比将数据上传到云端要安全得多。端侧模型避免了数据在传输过程中的安全隐患，并确保敏感信息不会轻易落入不法分子手中。

2. 算力成本分摊：大规模的云端大模型服务的计算需求巨大且昂贵，而如果能够在终端设备上运行部分计算任务，可以在一定程度上分担这种负担。高性能终端设备，例如高端手机和PC，可以承担一些较为复杂的计算任务，减轻云端的压力。

端侧大模型的技术现状

目前，端侧大模型主要由硬件厂商和AI公司推动。现有的一些端侧大模型已经展示了可喜的成绩。例如：

- vivo：具有10亿参数的大型文本模型，支持本地化文本摘要和总结，内存占用1GB，最快出词速度64字/秒。

- 荣耀：部署在骁龙8 Gen3上的70亿参数大模型，跨模态，但受到算力和带宽的显著限制。

- 小米：有13亿参数的文本模型，主要在高端手机上运行，擅长完成简单任务如写作和意图识别。

- 商汤：拥有1.8亿参数的多模态模型，在高端手机上推理速度达到78.3字/秒。

这些模型在终端设备上的运行潜力已经得到了一定程度的验证。尽管面临算力和内存的限制，端侧大模型通过各种量化、压缩和优化技术，逐步缩小了与云端模型的差距。

端侧大模型的优势

低时延

由于端侧模型在设备本地运行，数据不需要传输到云端进行处理，从而显著降低了计算延迟。实时性在许多应用场景下尤为重要，例如实时翻译、健康监测和智能助手等。

隐私保护

数据在本地处理，意味着用户的敏感信息永远不会离开设备。这种隐私保护机制极大地增强了用户对端侧应用程序的信任。

成本效益

端侧模型减少了对云端计算资源的依赖，从而降低了运营成本。此外，在没有网络连接的情况下，端侧模型仍然能够正常工作。

可靠性

网络不稳定或无网络环境下，端侧模型仍能正常提供服务，提升了应用的可靠性。

功耗低

端侧模型通常设计得更为高效，能够在较低的功耗下运行，适合电池供电的移动设备。

应用场景

端侧大模型适合种种应用场景，例如在离线环境中的实时翻译、老年人健康监测、个性化内容推荐等。

端侧大模型的挑战

尽管优势明显，端侧大模型面临一些挑战：

算力与带宽

现有的内存技术（如LPDDR5x和即将投入量产的LPDDR6等）在带宽方面尚无法充分满足大模型的需求。另外，NPU和CPU的算力也存在制约。例如，在运行复杂的图片生成和多模态模型时，端侧设备可能力不从心。

内存占用

大模型需要占用大量内存进行参数存储和计算。例如，一个70亿参数的大模型大约需要4GB内存空间，而即使是最新的高端手机，也只能勉强支撑这一规模的运行。

系统复杂性与多任务处理

端侧模型需要处理多任务和系统复杂性问题。多个任务之间的切换可能导致信息干扰，影响系统性能和用户体验。

硬件与软件的协同优化

硬件层面的提升（如NPU与CPU的协同工作）和软件层面的优化（如模型压缩、量化、蒸馏技术）同样不可或缺。只有通过硬件和软件的协同优化，才能实现高性能和低资源需求的统一。

大小模型协同

大小模型协同是解决端侧大模型挑战的一种策略，即小模型负责处理简单任务，大模型负责处理复杂任务，两者通过特定的机制协同工作。具体来说，小模型可以在本地设备上运行，提供基础功能和即时响应；当遇到复杂任务时，调用云端的大模型，通过云-端协同完成计算密集的任务。这种模式可以大大提升整体系统的性能和用户体验。

自动驾驶领域的应用

在自动驾驶领域，大模型主要用于云端，负责驾驶策略、险情预判等。而端侧的“小模型”则可以实时执行控制任务，两者通过定时任务调度和信息交换，共同完成复杂驾驶任务。未来，随着车端资源的不断增加，大模型也有望实现上车应用，成为车端复杂决策的核心组件。

端侧大模型和云端大模型各自有明显的优势和应用场景。端侧模型通过在本地运行实现低时延、隐私保护和成本节省，而云端大模型则利用云计算资源提供强大的计算能力和大规模多模态处理。未来，通过大小模型协同工作，以及硬件与软件的深入优化，大模型技术将在端-云协同的架构下，进一步拓展其应用场景和实际价值。

无论是在智能手机、智能家居、健康监测，还是在自动驾驶等复杂领域，端侧大模型和云端大模型都将发挥其独特的优势，通过协同合作，推动AI技术的应用前景不断发展。