Optimum Intel:Hugging Face和Intel繼續通過優化執行來增強頂級生成式AI模型,使模型在CPU和GPU上運行更快且更有效。OpenVINO作為推論執行的運行時。啟用了新的PyTorch自動導入和轉換功能,還支持權重壓縮以實現進一步的性能增益。 更廣泛的LLM模型支持和更多模型壓縮技術 為生成式AI的性能和可訪問性進行了顯著優化:對運行時...
在上面的所有示例中,我们都使用 CPU 作为目标设备,但 GPU 也同样是支持的。请记住,GPU 将为 LLM 本身运行推理,分词选择逻辑和分词化/去分词化将保留在 CPU 上,因为这更有效率。内置的分词器以单独的模型形式表示,并通过我们的推理功能在 CPU 上运行。 这个API 使我们能够更灵活、更优化地实现生成逻辑,并不断...
FP32格式的模型推理AI爱克斯开发板上CPU吞吐为2.27fps,量化后 INT8 格式为4.89fps,由此说明了量化的后性能提升很明显,提升至2.15倍,在工程和学习中推荐使用NNCF等OpenVINO工具来优化模型,从而在不损失精度的前提下提高推理性能,更好的服务于场景使用。 审核编辑:汤梓红...
devices:指定用于推理的设备列表。支持:CPU, GPU, FPGA, MYRIAD。异构插件:HETERO:target_device,fallback_device。多设备插件:MULTI:target_device1,target_device2。你可以使用-td,--target来指定多个设备。这将从命令...
devices:指定用于推理的设备列表。支持:CPU, GPU, FPGA, MYRIAD。异构插件:HETERO:target_device,fallback_device。多设备插件:MULTI:target_device1,target_device2。你可以使用-td,--target来指定多个设备。这将从命令行中选择目标设备(依次提供多个设备时,将对所有指定设备逐一运行评估)。
Higher versions of kernel might be required for 10th Gen Intel® Core™ Processors and above, Intel® Core™ Ultra Processors, 4th Gen Intel® Xeon® Scalable Processors and above to support CPU, GPU, NPU or hybrid-cores CPU capabilities. ...
支持跨英特爾加速器的異構執行,使用英特爾® CPU、英特爾® 集成顯卡、英特爾® 離散顯卡、 英特爾® 高斯和神經加速器、英特爾® 神經計算棒 2、英特爾® 視覺加速器設計與英特爾® Movidius的通用 API ™ VPU。 允許通過應用特殊方法來優化深度學習模型的推理,而無需模型重新訓練或微調,例如訓練後量化。
支持深度神经网络的ARM CPU加速推理 java_api 支持Java的SDK了,什么意思,就是Java程序员也可以使用推理引擎了。 mo_pytorch 支持直接把pytorch模型转换为IR,听到这个消息,一大群pytorch开发者泪奔,pytorch终于跟OpenVINO可以无缝对接了,从训练到部署。 其中arm支持给出测试demo是在树莓派4B上面,演示程序运行如下: ...
注意:INT8模型现在只被CPU plugin所支持。有关支持的配置的完整列表,请参见./docs/IE_DG/supported_plugins/Supported_Devices.md。 您可以在两种模式下运行校准工具: 标准模式以指定量化后的模型相对于原始模型在精度下降不超过一个阈值的方式运行。标准模式在量化过程中利用精度检查工具(./...