本文分享了在 Intel Arc XPU 上运行 Qwen 3.5、Gemma 4 等 AI 模型的实战经验,重点攻克了 MoE(混合专家)模型的推理乱码难题。面对大模型显存不足的挑战,作者通过自定义 SYCL 算子实现了 CPU-XPU 混合推理,将专家层置于内存中按需调用。文章深入剖析了从底层 kernel 编写、PyTorch 接口桥接到动态编译构建的全流程技术细节,强调了异构计算中数据搬运、精度转换及维度校验对推理稳定性的关键影响,为开发者利用非 NVIDIA 硬件进行 AI 部署提供了极具价值的参考方案。
原文链接:Linux.do

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