A medida que la diversificación del hardware de IA se acelera, los desarrolladores buscan cada vez más alternativas a las GPU de NVIDIA. Este artículo documenta el proceso de adaptación de llama.cpp para el acelerador de IA Hygon K100, un chip chino, y el despliegue exitoso del modelo multimodal Keye-VL-2.0-30B-A3B. El autor comparte pasos de compilación específicos, observaciones de rendimiento y consideraciones de despliegue. Esto es significativo porque demuestra que los modelos de IA avanzados pueden ejecutarse en hardware alternativo, lo cual es crucial para la reducción de costos, la resiliencia de la cadena de suministro y la independencia tecnológica regional. Para los desarrolladores globales, ofrece una visión de los desafíos prácticos y las soluciones del co-diseño de hardware y software en el ámbito de la IA. El artículo también destaca la madurez del ecosistema de hardware de IA chino, que se está convirtiendo en una opción viable para diversas cargas de trabajo. Si bien las instrucciones específicas están adaptadas al K100, el enfoque general de portar y optimizar motores de inferencia para nuevos aceleradores es ampliamente aplicable.
Una guía práctica para compilar llama.cpp para el acelerador de IA Hygon K100 y desplegar un modelo multimodal de 30B, mostrando el creciente ecosistema de chips de IA chinos.