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モバイルデバイスにSpatialLMを導入する際のパフォーマンスボトルネックを克服するには？

2025-08-28
AIアンサー
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モバイル機器展開の最適化ソリューション

モバイル・デバイスの性能制限に対しては、次のような最適化措置を取ることができる：

  • 軽量モデルの選択：SpatialLM1.1-Qwen-0.5Bのような、より小さな縮尺のモデル・バージョンが好ましい。
  • クラウド・コラボレーション・プログラムデバイス側で行われる点群の前処理と、クラウド側での推論処理を考える
  • データの簡素化：入力点群の密度を下げ、精度と性能のバランスを取る
  • ハードウェアアクセラレーション：モバイルGPUでAIアクセラレーションを利用したり、TensorRTなどのツールでモデルを最適化する。

高いリアルタイム性が要求されるシナリオでは、環境を事前にスキャンしてモデルを生成し、実行時にはローカルな更新のみを行うことができる。

この答えは記事から得たものである。SpatialLM：部屋を掃引すると、AIが自動的に3Dモデルを描画します！について

無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モバイルデバイスにSpatialLMを導入する際のパフォーマンスボトルネックを克服するには？
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