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使用TVM优化PyTorch模型实现快速CPU推理
推理太慢？只好想办法把 CPU 榨干啦。 作者：Aleksey Bilogur 编译：McGL Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目，以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。 在调优步骤中，TVM 对图中的计算任务(“调度”)的操作顺序进行预测，以在选定的硬件平台上获得最高性能(最快推理时间)。 对于生产用例，TVM 的应用 Python 入门指南推荐 CPU 运行1500次测试，GPU 运行3000次左右。 对结果模型进行基准测试 我记录了在 CPU 上这个模型的两个不同版本运行一批数据的时间，并计算了运行多次推理所需的平均时间。第一个是基准的 PyTorch 模型，没有量化和编译。 模型的编译版本的推理时间比基准模型快30倍以上！ 事实上，值得注意的是，在 CPU 上编译的模型运行速度与 GPU 上的基准模型(g4dn.xlarge，NVIDIA T4实例)相当。
2.7K31发布于 2021-07-07 - 来自专栏信创系统开发
能在 CPU 上运行的开源大模型推理框架
1-bit 量化可以大幅加快模型推理速度，同时减少内存使用，使得在 CPU 上推理成为可能。 BitNet.cpp旨在通过优化内核为 CPU 上运行的 1.58-bit 模型提供快速且无损的推理支持，并在未来版本中计划支持 NPU 和 GPU 。 BitNet.cpp的开源为1-bit LLM的普及和大规模推理打开了新的大门，其在CPU上的高效推理性能，极大地扩展了大模型在本地设备上的可行性。 有这么好的开预案项目，当然要尝试一下。 以下是一个运行推理的示例： python run\_inference.py -m models/Llama3-8B-1.58-100B-tokens/ggml-model-i2\_s.gguf -p 不同于传统框架需借助 GPU 才能达到高效推理速度，BitNet.cpp 通过高效的低比特量化技术，仅依赖 CPU 也能实现接近或等同的推理性能。这一优势可以大大推进侧端大模型的普及。
1.3K10编辑于 2025-01-23 - 来自专栏CreateAMind
difflogic 单核CPU推理每秒超一百万张MNIST
networks allow for very fast classification, with speeds beyond a million images per second on a single CPU at 98.4% on MNIST, our method is more than 12× faster than the best binary neural networks and 2 − 3 Baselines: python experiments/main_baseline.py -bs 100 --dataset mnist -ni 200_000 -ef 1_000 -k 128 -l 3 _000 -ef 1_000 -k 2048 -l 7 CIFAR-10 python experiments/main.py -bs 100 -t 100 --dataset cifar-10-3- 000 -k 12_000 -l 4 --compile_model python experiments/main.py -bs 100 -t 100 --dataset cifar-10-3-
47510编辑于 2023-09-13 - 来自专栏深度学习自然语言处理
FastFormers：实现Transformers在CPU上223倍的推理加速
作者：Parth Chokhra 编译：ronghuaiyang 导读 使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。 ? CPU上采用8bit量化方法，GPU上将所有模型参数转换为16位浮点数据类型，最大限度地利用高效Tensor Cores。 神经网络剪枝技术可以使训练网络的参数减少90%以上，在不影响精度的前提下减少存储需求，提高推理的计算性能。这有助于减小经过训练的神经网络的大小或能量消耗，并有助于使推理更有效。 在CPU上的8bit量化矩阵乘法：由于减少了CPU指令数量，8bit量化矩阵乘法与32位浮点运算相比带来了显著的速度提升。 batch size为1的BoolQ验证数据集上的CPU推理加速 总结 本文介绍了FastFormers，它能对基于Transformer的模型在各种NLU任务上实现高效的推理时间性能。
2.3K10发布于 2021-03-01 - 来自专栏信创系统开发
专门针对 DeepSeek 的纯 C++ CPU 端推理框架
此外，deepseek.cpp 还特别适用于低端 CPU 设备，因为它不依赖 Python 运行时，相比其他推理引擎，代码体积更小（除掉 fmt 和 json 的代码量小于 2 千行）。 这种 FP8 格式（另一个常见的变体是 F8E4M3）在深度学习中被用来降低模型的内存占用和计算带宽需求，同时在一定程度上保持数值的动态范围，适用于推理阶段的量化优化。 F8E4M3: F8E4M3 是一种 8 位浮点格式，与之前提到的 F8E5M2 类似。 当前 deepseek.cpp 尚未实现 DeepSeek V3 的部分可选架构优化（例如专家选择的 noaux_tc 方法），因此推理精度可能略低于官方实现。 建议爱好钻研的同学可以关注一下，至于纯 CPU 推理对于内存要求过高的问题，以后也将不是问题，毕竟内存比 GPU 更容易造。
1K10编辑于 2025-02-10 - 来自专栏机器之心
CPU推理提升4到5倍，苹果用闪存加速大模型推理，Siri 2.0要来了？
近年来，GPT-3、OPT 和 PaLM 等大型语言模型（LLM）在广泛的 NLP 任务中表现出了强大的性能。 与 CPU 和 GPU 中的 naive 实现相比，优化该成本模型并有选择地按需加载参数的闪存策略可以运行两倍于 DRAM 容量的模型，并将推理速度分别提升 4-5 倍和 20-25 倍。 此外将数据从 DRAM 传输到 CPU 或 GPU 内存需要耗费更多能量。 在 DRAM 充足的场景中，加载数据的成本有所降低，这时模型可以驻留在 DRAM 中。 以下是研究者为提高闪存读取效率而增加数据块大小所采用的策略： 捆绑列和行 基于 Co-activation 的捆绑 3、有效管理加载的数据：简化数据加载到内存后的管理，最大限度地减少开销。 如图 3a 所示，本文的预测器能准确识别大多数激活的神经元，但偶尔也会误识数值接近于零的非激活神经元。值得注意的是，这些接近零值的假负类神经元被排除后，并不会明显改变最终输出结果。
56510编辑于 2023-12-28 - 来自专栏Ldpe2G的个人博客
移动端arm cpu优化学习笔记第3弹--绑定cpu(cpu affinity)
本文首发于 GiantPandaCV ：绑定cpu 本文主要内容是介绍移动端优化会涉及到的绑定cpu（cpu affinity）[2,3]的概念和相关验证实验。 用过一些移动端推理框架比如ncnn和paddlelite等框架的同学都会发现这些框架提供了运行时功耗级别的设置，其实里面就是用绑核的方式实现的，通过绑定大核实现高功耗模式，绑定小核实现低功耗模式。 ncnn & paddlelite绑核实现 下面来看下一些推理框架上的实现： paddlelite实现代码: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob 一般推理框架内对于大小核都有判定逻辑，比如ncnn的策略： static int setup_thread_affinity_masks() { // 绑定所有核，那就是把mask对应所有cpu , cpu_3:1805000, cpu_0:1805000, cpu_1:1805000, 可以看到和paddlelite里面设置一致，cpu 0~3是小核，4~7是大核，当然6~7比4~5主频又要高一些
2.5K00发布于 2020-05-31 - 来自专栏颇忒脱的技术博客
CPU & Memory, Part 3: Virtual Memory
原文：What every programmer should know about memory, Part 3: Virtual Memory 4 Virtual Memory 虚拟内存（virtual 虚拟地址空间由CPU的Memory Management Unit（MMU）实现，操作系统必须填写页表数据结构（page table data structures，见wiki词条），大多数CPU自己完成余下的工作 拿到第3级页表 拿虚拟地址中Level 3 Index取得页表中的条目，这个条目里存的是第2级页表的地址 如此反复直到拿到第1级页表里的条目，这个条目里存的是物理地址的高位部分 结合虚拟地址中的偏移量 所以一个进程不可能只有一两个2级3级页表的。 TLB是一个很小的cache，而且速度极快 现代CPU提供多级TLB，级别越高尺寸越大同时越慢。也分为数据和指令两种，ITLB和DTLB。高层级TLB比如2LTLB通常是统一的。
1.3K10发布于 2019-04-18 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
普通PC上CPU运行YOLOv5推理 400+FPS
OpenVINO2022 OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数，升级为API2.0方式支持C++与Python推理，同时支持多种深度学习框架训练的模型部署，支持CPU与GPU推理， 图示如下： 流程与API2.0接口 常用组件与推理流程支持： 全新API2.0 接口： 支持IR11版本、推理支持ONNX。 对比之前的版本简化了诸多开发流程与函数使用： 效果演示 提供了更加强大的预训练模型库，超过200+的预训练模型，支持车牌识别： OCR识别 常见场景的行人检测与实例分割： 在推理层面支持同步与异步方式 ，异步方式支持通过回调实现后处理，实现视频流水线支持，下面是一系列的基于异步+流水线方式的推理演示（CPUi7 11th ）均达到了GPU3060的推理能力，截图如下：
1.9K40编辑于 2023-08-22 - 来自专栏AI研习社
英伟达发布 TensorRT 3 可编程推理加速器，比起 CPU 能实现高达 40 倍吞吐率
北京时间 9 月 26 日，在英伟达 GPU 技术峰会上，英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋正式发布 TensorRT 3 神经网络推理加速器。 据官方介绍，TensorRT 3 能极大改善处理性能，削减从云到边缘设备（自动驾驶汽车、机器人等）的推理开销。 TensorRT 3 是在 Volta GPU 实现最优推理性能的关键，比起 CPU 它能实现高达 40 倍的吞吐量，时延在 7ms 之内。 应用有图像分类，分割和目标检测，提供的帧 / 秒速度比只有 CPU 的推理引擎高 14 倍。 据黄仁勋现场介绍， TensorRT3 的性能非常卓越，运行在 Volta 上的 TensorRT3 在图像分类方面比最快的 CPU 还要快 40 倍，在语言翻译方面则要快 140 倍。
1.4K60发布于 2018-03-19 高通CEO：正开发数据中心CPU和AI推理芯片！
在最新的财报电话会议上，Amon进一步指出：“随着推理需求的规模扩大，云服务提供商正在构建专用的推理集群，不仅关注性能，还关注效率，特别是每美元/Token和每瓦/Token的效益。 这些因素加上从商用 x86 CPU 到面向云计算和 AI 节点的定制的兼容 Arm架构的CPU 的转变，为高通创造了一个切入点。” Amon表示，高通正在开发“通用的数据中心CPU”，并且“非常专注于超大规模企业”，因为“他们拥有兼容 Arm架构CPU的工作负载”。 同时，高通还正在开发的另一款数据中心产品，并将描述为“推理集群的主机”。“我们一直在构建加速卡，我们还将构建一个机架。”Amon说道。 从Amon的介绍来看，高通似乎除了正在开发数据中心CPU之外，还在开发面向数据中心的AI推理芯片。 “虽然我们正处于此次扩张的早期阶段，但我们正在与多个潜在客户接触。”
29610编辑于 2026-03-19- 来自专栏python3
w3wp占用CPU过高
就可以看到占用内存或者 cpu 最高的进程 pid ！ 2 在命令提示符下运行 iisapp -a。注意，第一次运行，会提示没有js支持，点击确定。然后再次运行就可以了。 注：有时非法重启或者写入日志错误都有可能造成 w3wp.exe 进程锁死。 2 设置应用程序池的CPU监视，不超过25%，每分钟刷新，超过限制时自动关闭。 3 检查你的程序代码，或者网页调用，程序没写好或者有死循环，是最容易造成 w3wp.exe 锁死的。 注：方法是先停止IIS，再删除当天的网站日志(系统路径\System32\Logfiles\对应的网站目录下)，然后开启IIS，等待CPU高占用的出现，这时在1分钟内打开新建的日志文件，按出现时间，对应检查里面所罗列出现的文件 注：有些写得不好的 ASP 程序，在访问数据库无法做到容错性，所以有些时候数据库损坏或者 ODBC 传送数据不正常，都有可能造成多次强制查询，从而体现为 w3wp.exe 高 CPU 占用。
2.1K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Pytorh与tensorflow对象检测模型如何部署到CPU端，实现加速推理
OpenVINO框架支持训练好的pb模型转换为中间文件，在CPU端侧加速推理，对SSD系列的模型在酷睿i7 CPU8th端侧推理速度可达到100FPS左右。 OpenVINO支持C++/Python两种语言部署与推理。 之前写过一系列的相关文章可以直接查看这里 Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别 Tensorflow Object YOLOv5的Pytorch版本是官方的标准版本，模型分别为： YOLOv5s YOLOv5m YOLOv5l YOLOv5x 模型大小从小到大、支持的mAP精度从低到高，而且YOLOv5s非常适合在CPU 端侧运行，通过OpenVINO部署框架加速之后，酷睿i7 CPU8th端侧可以达到12FPS左右。
1.4K20发布于 2021-04-21 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
YOLO26 | C# 上位机部署推理，CPU加速FPS140+
三大核心优势： 极速CPU推理：通过原生端到端设计，移除NMS后处理步骤，CPU推理速度比前代提升高达43%，可在无GPU设备上实时运行。 其优势包括： 1）异步推理大幅提升吞吐率，适合视频流处理； 2）支持CPU、iGPU及NPU等多硬件加速，实时推理； 3）提供C# API，便于.NET开发者快速落地 代码实践与演示 第一步：构建C# OpenVINOYOLO26Detector detector = new OpenVINOYOLO26Detector(); detector.Detect(); 第二步：完整代码 - 构建YOLO26 OpenVINO C# 推理演示代码 start_async(); Stopwatch sw = new Stopwatch(); float[] total_infs = new float[3]
50510编辑于 2026-04-15 - 来自专栏全栈程序员必看
UVA11387 – The 3-Regular Graph（推理）
且每一个顶点连接3条边。假设能够的话输出连接的边。 思路：当添加一条边时，总的无向图的度数会添加2，所以度数之和n*2为偶数。当n为奇数时，度数之和为奇数，所以不存在。当n为偶数时才符合条件。 algorithm> using namespace std; int const MAXN = 105; int n; void outPut() { printf("%d\n", n * 3
20310编辑于 2022-07-08 winform部署PaddleOCRV3推理模型
此外，模型经过优化，能够在CPU、GPU和移动设备上快速运行。 强大的数据增强 为了提高模型的鲁棒性，PaddleOCR引入了丰富的数据增强技术，包括但不限于随机旋转、颜色抖动、随机裁剪等。 【效果展示】 【实现部分代码】 FullOcrModel model = LocalFullModels.ChineseV3; byte[] sampleImageData; string sampleImageUrl
49310编辑于 2025-07-17- 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
轻松学Pytorch之Deeplabv3推理
其中MobileNetv3版本训练数据集是COCO子集，类别跟Pascal VOC的20个类别保持一致。这里以它为例，演示一下从模型导出ONNX到推理的全过程。 torch.zeros(1, 3, 320, 320).to("cpu") torch.onnx.export(model, im, "deeplabv3_mobilenet.onnx 'width'}} ) 模型的输入与输出结构如下： 其中out就是我们要解析的语义分割预测结果，input表示支持动态输入格式为NCHW 推理测试 模型推理对图像有个预处理 剩下部分的代码就比较简单，初始化onnx推理实例，然后完成推理，对结果完成解析，输出推理结果，完整的代码如下： transform = torchvision.transforms.Compose([ ().numpy() if tensor.requires_grad else tensor.cpu().numpy() # compute ONNX Runtime output prediction
1.3K30编辑于 2023-01-04 - 来自专栏python3
六、CPU优化（3）处理器组
一、SQL Server 启动参数 SQL Server 有3个默认的启动参数，分别标识3个启动文件的位置。 （1）“-d”参数。标识master.mdf文件的位置。 （3）“-e”参数。标识启动日志的文件名和存储位置。 二、启动文件示例 SQL Server 每次启动时，都先将原来的ERRORLOG.n（n=1，2，3等）改名为ERRORLOG. （3）SSMS 在SSMS中可以查看当前使用了多少个逻辑CPU。 ? （4）DMV 一个处理器内核可能包含一个或多个逻辑处理器。 3. NUMA 对于NUMA架构，可以适当地手动调整。
1.3K30发布于 2020-01-09 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
同样支持CPU上ONNX部署与推理
这样就获取到了ONNX格式文件，注意它的对应输出格式为： 1x3x1280x1280 RGB, 像素值在0到1之间 导入模型 model_onnx = "D:/python/yolov5/yolov5s6 80 = next(head_it) # 80 out_blob_40 = next(head_it) # 40 out_blob_20 = next(head_it) # 20 处理输入图象与推理 sigmoid(box_data[2]) * 2, 2) * anchors[anchor_index + d * 2]; hh = pow(sigmoid(box_data[3]
2.9K20发布于 2021-07-01 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
CPU 混合推理，非常见大模型量化方案：“二三五六” 位量化
本篇文章聊聊网上聊的比较少的具体量化操作，非常见整型位数的量化，来自让各种开源模型能够在 CPU 环境、CPU & GPU 环境混合推理的技术方案：llama.cpp 。 你也可以使用有 CPU 和 GPU 的设备，量化后给只有 CPU 的设备使用。 如果我们只追求使用 8 位量化的，可以使用 CPU 和 GPU 混合推理的模型，那么我们可以参考这篇文章中的“尝试对模型进行几种不同的量化操作[5]”的方法中的命令行参数，将模型转换为 GGML 的 q8 K : alias for Q3_K_M 11 or Q3_K_S : 2.75G, +0.5551 ppl @ LLaMA-v1-7B 12 or Q3_K_M : 3.07G 扔到显卡里的模型层数越多，推理速度越快。•“--model” 这个参数没有什么特别的，指定我们下载或者转换好的 GGML 模型文件就好。 好啦，当这个命令执行后，我们就能够快乐的和模型一起玩耍啦。
1.7K10编辑于 2023-12-14
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