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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)。 ('relu6_6', nn.ReLU6(inplace=True)), # pw-linear ('conv2d_7' 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 - 来自专栏逆锋起笔
7 个示例科普 CPU Cache
正好网上有人推荐了微软大牛Igor Ostrovsky一篇博文《漫游处理器缓存效应》，文章不仅仅用7个最简单的源码示例就将CPU cache的原理娓娓道来，还附加图表量化分析做数学上的佐证，个人感觉这种案例教学的切入方式绝对是俺的菜 背后的原因是今天的CPU不再是按字节访问内存，而是以64字节为单位的块(chunk)拿取，称为一个缓存行(cache line)。 示例7：硬件复杂性 即使你懂得了缓存的工作基础，有时候硬件行为仍会使你惊讶。不用处理器在工作时有不同的优化、探试和微妙的细节。 关于第7个例子的一个回帖 Goz：我询问Intel的工程师最后的例子，得到以下答复： “很显然这涉及到执行单元里指令是怎样终止的，机器处理存储-命中-加载的速度，以及如何快速且优雅地处理试探性执行的循环展开 第三类指令是一些跳转指令，如cmp,call以及条件分支，它们同第二类相反，当工作在V流水线时才能通U流水线协作，否则只能独占CPU。
84210发布于 2021-10-19 - 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。 小结 与主流 LLM 推理框架（如 Hugging Face Transformers 或 DeepSpeed）相比，BitNet.cpp 的独特优势在于专注于低比特模型推理，从而显著降低了计算资源需求 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 networks achieve fast inference speeds, e.g., beyond a million images of MNIST per second on a single CPU It is compatible with device='cpu' and device='cuda'. cuda is a well-optimized implementation that runs This allows especially efficient static execution of a fixed trained logic gate network on CPU. 3 python experiments/main_baseline.py -bs 100 --dataset mnist -ni 200_000 -ef 1_000 -k 2048 -l 7
47510编辑于 2023-09-13 XVERSE-7B-chat Transformers 推理
XVERSE-7B-Chat为XVERSE-7B模型对齐后的版本。 XVERSE-7B 是由深圳元象科技自主研发的支持多语言的大语言模型（Large Language Model），参数规模为 70 亿，主要特点如下： 模型结构：XVERSE-7B 使用主流 Decoder-only ', cache_dir='/root/autodl-tmp', revision='master') Transformers 推理以及 INT8、INT4 量化推理 我们在 /root/autodl-tmp 默认是支持 INT8 和 INT4 类型的量化，这样在推理的适合可以大幅降低模型加载所需的显存。 INT4 量化推理的运行效果如下：
22410编辑于 2025-07-21- 来自专栏科控自动化
S7-1200 CPU 与S7-200 CPU S7通信（S7-1200作为客户端）
S7-1200 CPU 与S7-200 CPU S7通信（S7-1200作为客户端） S7-1200 CPU 与 S7-200 CPU 之间的以太网通信只能通过 S7 通信来实现，因为 S7-200 的以太网模块只支持 硬件和软件需求及所完成的通信任务 硬件： ① S7-1200 CPU 硬件版本V2.0或更高 ② S7-200 CPU + CP243-1 ③ PC （带以太网卡） ④ PC/PPI 电缆 ⑤ TP以太网电缆 打开 STEP 7 Micro/WIN 软件，创建一个新项目，在“PLC”>“TYPE”选择所使用 CPU 的型号，如图1. 所示。 图1. 选择S7-200 CPU 类型 2. 定义为 Server 端 注意：本例S7-200中安装的CP243-1紧邻CPU，位置为0，故TSAP地址为10.00；若CP243-1在位置为1，则TSAP地址为10.01。 7. 监控结果 通过在S7-1200侧编程进行S7通信，实现两个CPU之间的数据交换，监控结果如图17。 图17.
2.7K10编辑于 2022-03-29 - 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。 ? 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。 -4c0b7a720e1
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
代码量不到 2000 行，对研究推理框架的开发者而言，这无疑是一个极简、高效的参考。 除了大模型，推理框架（Inference Framework）在目前大语言模型（LLM）部署中也存在较大的优化空间。 大部分开发者使用的推理框架多采用 Python 或 JavaScript，虽然通用性更强，但在极限性能追求下，C++ 方案逐渐崭露头角，例如 llama.cpp。 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）。 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？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.11514.pdf 具体来讲，研究者讨论了一种受硬件启发的成本模型，其中包括闪存、DRAM 和计算核心（CPU 或 GPU）。 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。 对于 GPU 机器上的 16 位模型，闪存加载时间缩短至 40.5 毫秒，内存管理时间为 40 毫秒，由于从 CPU 向 GPU 传输数据的额外开销，时间略有增加。 Falcon 7B 模型的结果 延迟分析。在本文的模型中使用大小为 4 的窗口，每个 token 需要访问 3.1% 的前馈网络（FFN）神经元。
56510编辑于 2023-12-28 - 来自专栏科控自动化
S7-1200 CPU 与S7-300 PN CPU S7通信（S7-300 PN作为客户端）
S7-1200 CPU 与S7-300 PN CPU S7通信（S7-300 PN作为客户端） S7-1200 CPU 与 S7-300 CPU 之间的以太网通信通过 S7 通信来实现。 当S7-300作为客户端，S7-1200作为服务器，需在客户端单边组态连接和编程，而作为服务器端的S7-1200只需准备好通信的数据以及V4.0版本以上CPU需要激活连接机制。 所需条件： ① S7-1200/S7-300(集成 PN 口) ② STEP7 V11 所完成的通信任务： ① S7-300 CPU 读取 S7-1200 CPU中 DB1 的数据到 S7-300 的 ② S7-300 CPU 将本地 DB4 中的数据写到 S7-1200 CPU中 DB2 中。 在S7-300 CPU一侧配置编程 1. 监控结果 通过在 S7-300 侧编程进行 S7 通讯，实现两个 CPU 之间数据交换，监控结果下图8.所示。 图8. 监控结果
2.3K10编辑于 2022-03-29 - 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 - 来自专栏计算机工具
本机实现Llama 7B推理及部署
本机实现Llama 7B推理及部署 使用llamafile在Windows系统部署- **部署步骤**：首先从[https://www.modelscope.cn/api/v1/models/bingal `是web界面访问端口，可自行修改.- **推理时间**：其推理速度取决于所使用的GPU性能等因素，使用较高端的GPU如NVIDIA GeForce RTX 3090等可以获得较快的推理速度，一次推理时间可能在几秒到十几秒不等 7. 创建一个Python脚本，如`inference_api.py`，在脚本中实例化模型并通过API生成推理。 - **推理时间**：如果仅使用CPU推理，推理速度相对较慢，一次推理时间可能在十几秒甚至更长；若使用支持Metal框架的Mac设备且有较好的GPU性能，推理时间会有所缩短，但通常仍比使用高性能独立GPU -2-7b-guf/resolve/main/llama-2-7b.q5_k_m.guf`。
99020编辑于 2024-12-30 - 来自专栏科控自动化
S7-1200 CPU 与S7-300 CP UDP通信
S7-1200 CPU 与S7-300 CP UDP通信 S7-1200 与 S7-300 CP 之间的以太网通信可以通过 UDP 协议来实现，使用的通信指令是在S7-1200 CPU 侧调用 T-block -1200 CPU 将通讯数据区 DB4 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-300 CPU 的接收数据区 DB4 块中。 ② S7-300 CPU 将通讯数据区 DB10 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-1200 CPU 的接收数据区 DB10 块中。 分配IP 地址 4.在 S7-1200 中调用并配置“TCON”、“TUSEND”、“TURCV” 通信指令 ① 在 S7-1200 CPU 中调用发送通信指令，进入 “项目树” > “ 1200-AC S7-300 CPU 的 UDP 通信的编程 1.
1K10编辑于 2022-03-29 - 来自专栏科控自动化
S7-1200 CPU 与S7-300 PN UDP通信
S7-1200 CPU 与S7-300 PN UDP通信 S7-1200 与 S7-300 PN 口之间的以太网通信可以通过 UDP 协议来实现，使用的通信指令是在双方 CPU 调用 T-block CPU将通讯数据区 DB4 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-300 CPU的接收数据区 DB5 块中。 ② S7-300 CPU将通讯数据区 DB4 块中的 10 个字节的数据发送到 S7-1200 CPU的接收数据区 DB5 块中。 S7-1200 侧通信的编程，连接参数及通信参数的配置 1. 分配IP 地址 4.在 S7-1200 中调用并配置“TCON”、“TUSEND”、“TURCV” 通信指令 ① 在 S7-1200 CPU 中调用发送通信指令，进入 “项目树” > “ 1200” > 建立两个 CPU的逻辑连接 4.在 S7-300 中调用并配置“TCON”、“TSEND”、“T_RCV” 通信指令 ① 在S7-300 CPU 中调用发送通信指令，进入 “项目树” > “ 300pn
1.3K31编辑于 2022-03-29 - 来自专栏科控自动化
S7-1500 CPU之间TCP通讯组态
S7-1500 CPU之间TCP通讯组态 S7-1500 与 S7-1500 之间的以太网通信可以通过 TCP 或 ISO on TCP 协议来实现，使用的通信指令是在双方 CPU 调用 T-block 硬件和软件需求及所完成的通信任务 硬件： ① S7-1500 CPU ② PC （带以太网卡） ③ TP电缆(以太网电缆） 软件： STEP7 V14 所完成的通信任务： ① 将PLC_1 的通信数据区 同样方法再添加通信伙伴的S7-1500 CPU ，命名为 PLC_2。 图1. 分配IP 地址 同样方法，在同一个项目里添加另一个新设备S7-1500 CPU 并为其分配 IP 地址为192.168.0.2 4. 建立两个 CPU的逻辑连接 图7. 建立两个 CPU的逻辑连接 图8. 建立两个 CPU的逻辑连接 图9. 建立两个 CPU的逻辑连接 P.S. 西门子PLC有哪些通信方式？
4.4K12编辑于 2022-03-29 高通CEO：正开发数据中心CPU和AI推理芯片！
当地时间7月30日晚间，美国芯片设计大厂高通公布了截至今年6月29日的第三财季财报。 这也是苹果自2019年7月收购英特尔手机基带芯片业务之后，自研5G基带芯片又经历了近6年的“难产”之后的首个成果。 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。” 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- 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
亚马逊：我们提取了BERT的一个最优子架构，只有Bert-large的16%，CPU推理速度提升7倍
近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 但另一方面，BERT 的应用也面临很多问题，如规模大、推理速度慢、预训练过程复杂。 研究人员已经做了许多尝试来提取一个更简单的子架构，希望这个子架构能够保持原始 BERT 的优异性能，同时简化预训练过程，缩短推理时间。这些研究取得了不同程度的成功。 然后，研究者从一个高性能的 BERT 变体中提取了一个最优的子架构，称为 Bort，其大小是 BERT-large 的 16%，在 CPU 上的推理速度提升到原来的 8 倍。 ? 主要是侧重于自然语言推理（NLI），它由十个数据集组成。 研究者通过在所有任务中添加单层线性分类器来微调 Bort，但 CoLA 除外。
92810发布于 2020-11-02 - 来自专栏along的开发之旅
iOS CPU架构 arm64armv7sarmv7armv7ki386x86_64
转自：https://docs.elementscompiler.com/Platforms/Cocoa/CpuArchitectures/ CPU Architectures When building for the Cocoa platform, Elements allows you to choose to build for different CPU Architectures, depending with the A7 and later chips. armv7s (a.k.a. an older variation of the 32-bit ARM CPU, as used in the A5 and earlier. If your application includes armv7 and/or armv7s, it will include i386 in the Simulator architectures
2.7K10发布于 2020-02-18 - 来自专栏机器之心
亚马逊：我们提取了BERT的一个最优子架构，只有Bert-large的16%，CPU推理速度提升7倍
近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。 但另一方面，BERT 的应用也面临很多问题，如规模大、推理速度慢、预训练过程复杂。 研究人员已经做了许多尝试来提取一个更简单的子架构，希望这个子架构能够保持原始 BERT 的优异性能，同时简化预训练过程，缩短推理时间。这些研究取得了不同程度的成功。 然后，研究者从一个高性能的 BERT 变体中提取了一个最优的子架构，称为 Bort，其大小是 BERT-large 的 16%，在 CPU 上的推理速度提升到原来的 8 倍。 主要是侧重于自然语言推理（NLI），它由十个数据集组成。 研究者通过在所有任务中添加单层线性分类器来微调 Bort，但 CoLA 除外。
75110编辑于 2023-03-29 - 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
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