BM1684X 核心板大语言模型部署全解析：边缘侧私有化落地指南

BM1684X 核心板完全支持大语言模型 (LLM) 部署，特别适合边缘侧私有化部署场景，可高效运行 6B-7B 参数量的主流开源大模型，通过多芯片并联还能支持更大规模模型。

一、核心支持能力与硬件基础

二、支持的主流大语言模型

BM1684X 支持 Transformer 架构下几乎所有主流开源大语言模型，包括但不限于：

中文模型：ChatGLM2/3 系列 (6B)、Qwen 系列 (1.8B/7B)、Baichuan2 系列 (7B)；

英文模型：Llama2 系列 (7B)、Gemma 系列 (2B/7B)、Phi 系列 (2B/3B)；

多模态模型：Qwen-VL 系列、Qwen2.5-VL 等；

其他模型：Deepseek-R1 系列、Falcon 系列等；

三、部署流程与优化要点

模型准备：选择合适参数量模型 (单芯片建议 6B-7B)，准备权重文件；

量化优化：使用 TPU-MLIR 进行 INT4/INT8 量化，平衡性能与精度；

编译转换：将量化后的 PyTorch/TensorFlow 模型编译为 BM1684X 专用 bmodel 格式；

部署运行：通过 tpu-runtime 在 SoC/PCIe 环境运行，支持 C++/Python 接口；

性能调优：调整 batch size、上下文长度、模型并行策略优化推理速度；

四、典型部署方案与应用场景

五、官方生态与工具支持

算能科技提供完整的 LLM 部署生态支持：

GitHub 项目：sophgo/LLM-TPU (统一部署框架)、ChatGLM3-TPU、Qwen-TPU 等专属实现；

开发工具：TPU-MLIR 编译器、sophon-sail 推理库、模型量化工具链；

技术文档：详细部署教程、性能优化指南、常见问题解答；

社区支持：算丰学院提供大模型部署专项课程，技术论坛活跃；

六、总结与建议

BM1684X 核心板凭借其高算力、低功耗、丰富接口特性，成为边缘侧 LLM 部署的理想选择。建议根据实际需求选择合适模型规模：单芯片优先考虑 6B-7B 模型，追求更高性能或更大模型则采用多芯片方案；同时结合 INT4 量化与模型切分技术，可在保证推理质量的前提下最大化部署效率。