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* "npcache"将以pytorch格式加载权重并存储numpy缓存以加速加载。* "dummy"将以随机值初始化权重，主要用于性能分析。...在ROCm（AMD GPU）上，相反，支持FP8_E4M3以满足常见的推理标准。...通过减少KV缓存的使用，系统能够处理更大的负载并更快地进行推理。
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与算力紧缺相比，数据管道读取带宽、通信效率是限制AI训练更关键因素。...端侧设备模型推理挑战 AI应用在端侧设备落地过程遇到的问题 SLM 模型虽已显著压缩，但与当前端侧设备的DRAM容量相比，仍明显超出。...加速推理过程： 跳过冗余计算和减少不必要的参数加载直接提高了推理速度。...模型中活跃的神经元只占一部分，稀疏性使得我们能够专注于少数真正需要参与运算的部分，大大减少了总的计算负荷，从而加速模型的推理。 4....• 硬件厂商 专用加速器： 开发专门针对稀疏矩阵运算优化的硬件加速器。这些加速器可以设计有特殊的电路来跳过零值计算，从而节省处理时间和能耗。
一、前言 AI技术包含训练和推理两个阶段。推理阶段的性能好坏既关系到用户体验，又关系到企业的服务成本，甚至在一些极端应用上（比如无人驾驶）直接关系到个人生命财产安全。...目前AI落地面临的挑战主要来源于两方面，一方面是AI算法的日新月异，带来了计算量的猛增，从AlexNet到AlphaGo，5年多的时间里计算量提升了30w倍。...另一方面是底层硬件异构化的趋势愈发明显，近年来涌现出非常多优秀的架构来解决AI计算力问题。...然而纵观开源社区和闭源解决方案，没有任何一款推理引擎可以同时满足开源、跨平台、高性能三个特性。...Anakin多层次的应用 第一个层次：Anakin可以是一个计算库； 第二个层次：Anakin可以是一个独立的推理引擎； 第三个层次：Anakin可以通过Anakin-rpc构建一个完整的推理服务。
Ampere为基于Ampere Altra处理器的SR1实例提供了优化过的AI框架(Ampere AI),并通过腾讯镜像市场提供免费的镜像给客户使用。...用CPU做推理现下AI推理应用的算力来源主要有三种方式，即CPU+AI专用芯片，CPU+GPU和单纯的CPU推理。...根据Statista和麦肯锡之前发布的AI硬件洞察报告，基于CPU的推理目前仍占50%以上。相比其他两种模式，采用CPU推理的主要原因有几点：更加灵活便利，软件主导，对应用方来说对专用硬件的依赖性低。...更重要的是在CPU上搭建推理应用可以方便的将AI集成到业务逻辑模块，融入微服务云原生体系。...结论采用Ampere® Altra®处理器的腾讯SR1实例，充分发挥了单核单线程的性能优势，同时Ampere® AI优化软件栈将SR1在AI推理应用中，相对x86架构的性价比优势提升到了70%。
为了帮助用户解决云原生系统中的大语言模型推理加速问题，云原生 AI 套件引入了 FasterTransformer 推理加速方案。...本文将在 ACK 容器服务上，以 Bloom7B1 模型为例展示如何使用 FasterTransformer 进行推理加速。...类型模型（也包括 encoder-only、decoder-only）的推理加速方案，其提供了 Kernel Fuse、Memory reuse、kv cache、量化等多种优化方案，同时也提供了 Tensor...本文将介绍如何在云原生 AI 套件中使用 FasterTransformer 进行模型的推理加速。...后续我们会逐步推出更多大模型相关的推理加速方案，以满足不同的业务需求，大家敬请期待。
阿里云天池联合英伟达在4月份启动了“英伟达 TensorRT 加速 AI 推理 Hackathon2022——Transformer 模型优化赛”，助力开发者在编程实践中寻找更高效的解决路径，同时也让更多工程师通过大赛实践更好的掌握...TensorRT 这一高性能加速工具。...（英伟达TensorRT加速AI推理 Hackathon 2022现在开始报名 ） 5月20日，初赛顺利结束，共85支队伍完成了模型的转换和性能调优，最终40支队伍进入复赛。
为了加速深度学习模型的推理，英伟达推出了TensorRT。经过多年的版本迭代，TensorRT在保持极致性能的同时，大大提高了易用性，已经成为GPU上推理计算的必备工具。...参赛的开发者将在专家组的指导下在初赛中对给定模型加速；在复赛中自选模型进行加速，并得到专家组一对一指导。
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这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。...内容主要包括四部分： 第一部分，端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点； 第二部分，我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案； 第三部分，介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference...为此，我们需要 AI 推理加速，针对用户训练好的模型，进行针对性的加速，缩短业务推理时间，同时提升资源利用率。...因此我们把 SM 利用率当做 AI 推理加速的牵引指标。...AIAK-Inference 旨在优化在百度智能云上采购的 GPU 等异构算力的推理效率，降低推理延迟，提升推理吞吐。
前言 前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路：采用多进程或批量检测，不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。...最新版(v7.0+) 检测策略：将整张图片直接设置img_size为(1280x1280)进行检测(忽略精度，只注重速度) 环境搭建 关于TensorRT的安装在之前博文【目标检测】使用TensorRT加速...(inference)时间确实如某些资料所述，加速了五倍以上，但预处理时间却慢了不少。...在转TensorRT模型过程中，有一些其它参数可供选择，比如，可以使用半精度推理和模型量化策略。...半精度推理即FP32->FP16，模型量化策略(int8)较复杂，具体原理可参考部署系列——神经网络INT8量化教程第一讲！
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另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。...python infer.py --audio_path=dataset/test.wav --model_path=models/whisper-large-v2-finetune 加速预测 众所周知...，直接使用Whisper模型推理是比较慢的，所以这里提供了一个加速的方式，主要是使用了CTranslate2进行加速，首先要转换模型，把合并后的模型转换为CTranslate2模型。...--output_dir models/whisper-large-v2-ct2 --copy_files tokenizer.json --quantization float16 执行以下程序进行加速语音识别
介绍 vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务，和 HuggingFace 无缝集成。...区别于 chatglm.cpp 和 llama.cpp，仅是在 GPU 上的模型推理加速，没有 CPU 上的加速。...在吞吐量方面，vLLM 的性能比 HuggingFace Transformers （HF） 高出 24 倍，文本生成推理 （TGI） 高出 3.5 倍。...GPT-J (EleutherAI/gpt-j-6b, nomic-ai/gpt4all-j, etc.)...is", "The president of the United States is", "The capital of France is", "The future of AI
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