一项针对 Mac mini M4 的基准测试显示,利用优化工具 oMLX 部署 Qwen 3.5 大模型,其并发推理性能获得了显著提升。在 Qwen 3.5-9B 模型的测试中,通过启用连续批处理技术,系统在处理 8 个并发请求时实现了最高 2.77 倍的吞吐量加速,即便是不同提示词的场景也能达到 2.77 倍的效率提升。测试数据表明,通过软件栈层面的针对性优化,边缘侧设备完全能够突破单请求性能瓶颈,高效处理多并发本地 AI 任务。
原文链接:Linux.do
一项针对 Mac mini M4 的基准测试显示,利用优化工具 oMLX 部署 Qwen 3.5 大模型,其并发推理性能获得了显著提升。在 Qwen 3.5-9B 模型的测试中,通过启用连续批处理技术,系统在处理 8 个并发请求时实现了最高 2.77 倍的吞吐量加速,即便是不同提示词的场景也能达到 2.77 倍的效率提升。测试数据表明,通过软件栈层面的针对性优化,边缘侧设备完全能够突破单请求性能瓶颈,高效处理多并发本地 AI 任务。
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