圖片來源：https://github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/images/teaser_januspro.png

在Janus Pro統(tǒng)一的Transformer架構下，文生圖模型的吞吐量高低已經從依賴加速器的高算力向充分利用HBM內存高帶寬和大容量轉換。英特爾^??Gaudi 2D憑借2.45TB/秒的高帶寬和96GB HBM?大容量內存，為Janus Pro模型提供了強大的計算支持，使其在生圖批處理任務中，隨著批量大?。˙atch Size）的增加，吞吐性能得到顯著提升，大幅縮短任務處理時間。

與此同時，結合英特爾Optimum-Habana框架的優(yōu)化，英特爾^??Gaudi 2D顯著提升了文生圖任務的吞吐性能和推理效率，僅需約10?秒即可生成16張高質量的圖片，性能表現(xiàn)卓越。而且，開發(fā)者僅需調整數行代碼，即可實現(xiàn)這一結果，極大降低了開發(fā)門檻和遷移成本，為AI應用的高效部署提供便利。

圖片來源：利用英特爾Gaudi 2D AI加速器運行DeepSeek Janus-Pro-7B模型生成

此外，DeepSeek的蒸餾模型在至強和Gaudi平臺上也得到了支持，能夠為客戶創(chuàng)造更好的總體擁有成本（TCO），推動AI的普惠。

一直以來，英特爾始終秉承開放的態(tài)度，并通過軟硬件相結合的方式推動AI應用落地。目前，英特爾豐富的AI產品組合，包括英特爾^?至強^?處理器、英特爾^?Gaudi AI加速器、英特爾^?酷睿? Ultra處理器和英特爾銳炫?顯卡等，已經針對業(yè)界超過500個開源AI模型提供支持，廣泛涵蓋DeepSeek、Llama 3.1和通義千問等。同時，英特爾深耕開放生態(tài)，不僅以開放生態(tài)系統(tǒng)軟件實現(xiàn)針對性優(yōu)化，也通過打造企業(yè)AI開放平臺（OPEA）為這些模型提供支持。

lixiangjing

算力豹主編