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English(EN) The workaround generalizes: Llama 3.2 1B on QCS6490 — 1,024 tok/s prefill, 16.4 tok/s decode

Llama 3.2 1B 模型在 Qualcomm QCS6490 芯片上进行基准测试

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

作者已成功在 Qualcomm 的 QCS6490 芯片上对 Llama 3.2 1B Instruct 模型进行了基准测试，预填充速度达到 1,024 token/秒，解码速度达到 16.4 token/秒。此前，作者曾使用一种通用的变通方法，绕过了官方 AI Hub 导出脚本中的编译器标志问题，在同一硬件上对 Qwen3 0.6B 模型进行了基准测试。该方法涉及手动调整编译参数和固定输入形状，作者计划测试更大的模型，如 Qwen3-1.7B 和 Llama 3.2 3B，以建立该芯片的性能曲线。 AI

影响 提供了在边缘硬件上运行小型 LLM 的性能数据，为设备端 AI 的优化策略提供信息。

排序理由 该条目报告了 AI 模型在特定硬件上的性能基准测试，属于研究范畴。[lever_c_从研究降级：ic=1 ai=1.0]

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Llama 3.2 1B 模型在 Qualcomm QCS6490 芯片上进行基准测试

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Anguo ·

    变通方法通用：QCS6490上的Llama 3.2 1B — 1,024 tok/s预填充，16.4 tok/s解码

    <h1> The workaround generalizes: Llama 3.2 1B on QCS6490 — 1,024 tok/s prefill, 16.4 tok/s decode </h1> <p>Yesterday I published the first public GenAI numbers for Qualcomm's QCS6490: Qwen3-0.6B at 1,555 tok/s prefill and 24.6 tok/s decode. Getting there took a hand-built chain, …

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