F1 · Edge AI & Agents
Beyond the Demo: Evaluating AI Workloads on Armv9
導讀
在 Radxa Orion O6 的 CIX Armv9 platform 上部署 ERNIE MoE 與 MNN multimodal workloads，從 model execution、memory requirement、runtime behavior 與 application output 評估 open-source AI 的實際可用性。兩個案例分別呈現 MoE language-model routing 與 text／image／audio inference，將模型能力連接到具體 edge use cases。本文章的生態價值在於建立超越單次 demo 的 workload-evaluation framework，協助開發者依模型行為、system constraints 與應用需求判斷 Armv9 deployment fit。
驗證範圍
- 分析限於 Radxa Orion O6、指定 ERNIE MoE 與 MNN multimodal models，以及文章採用的 runtime／build configuration；觀察結果描述這兩個 workloads 的部署行為。
- 內容不構成通用 Neon／SVE2 benchmark、跨硬體 performance comparison 或所有 open-source models 的相容性結論，也未涵蓋 production serving、長時間 reliability 與完整 application integration。