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dash-infer

面向x86和ARMv9的高性能大语言模型推理引擎

DashInfer是一款针对x86和ARMv9硬件架构优化的C++推理引擎,支持连续批处理和NUMA感知功能。该引擎可充分发挥现代服务器CPU性能,支持推理参数规模达14B的大语言模型。DashInfer采用轻量架构,提供高精度推理和标准LLM推理技术,兼容主流开源大语言模型,并集成了量化加速和优化计算内核等功能。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
compute-engine - 优化极度量化神经网络推理的高性能引擎
GithubLarq Compute EngineTensorFlow Lite二值化神经网络开源项目神经网络移动平台
Larq Compute Engine是专为极度量化神经网络设计的推理引擎。它支持多种移动平台,提供优化的TensorFlow Lite自定义运算符。通过平铺、矢量化和多线程并行化技术,该引擎提高了缓存命中率、计算吞吐量和多核CPU性能。它与Larq和TensorFlow集成,实现从训练到部署的流畅过程,并兼容Larq Zoo的预训练BNN模型。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库,支持多种处理器架构
CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目
oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库,提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化,并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
HyperMink - 简化AI推理部署的开源服务器平台
AIAI工具HyperMinkSystem-1开源推理服务器
HyperMink是一个开源AI推理服务器平台,核心服务Inferenceable基于Node.js构建,简单易用且适合生产环境。平台整合了llama.cpp和llamafile的C/C++核心,提供强大的AI推理能力。除支持本地部署外,HyperMink还推出了便携式System-1 USB产品。该平台支持网页阅读和自然语言处理等功能,为开发者和企业提供灵活高效的AI应用开发解决方案。HyperMink适用于各种AI应用场景,如智能客服、内容生成和数据分析,显著提高了AI部署效率和可访问性。
Inferkit AI - 多模型AI路由系统 提升AI开发效率与成本优势
AI工具Inferkit人工智能在线平台文本生成
Inferkit AI作为模型路由平台,整合OpenAI等多种大型语言模型API。通过降低开发成本和提高可靠性,助力AI产品开发。平台配备playground、教程和API密钥管理,支持快速上手。测试阶段现提供优惠折扣。
willow-inference-server - 高性能语言推理的开源自托管解决方案
ASRCUDAGithubTTSWebRTCWillow Inference Server开源项目
Willow Inference Server (WIS) 是一个高效的开源语言推理服务器,支持自托管并优化了CUDA和低端设备的使用。在减少内存和显存占用的前提下,能够同时加载多种语言模型。WIS 支持语音识别 (ASR)、文本到语音合成 (TTS) 以及大语言模型 (LLM),并通过 REST、WebRTC 和 WebSockets 等多种传输方式,实现实时、低延迟的语音与语言处理,适用于各类助理任务和视障用户。
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎,兼容各种ONNX模型,并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能,并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型,如LLaMA、ChatGLM和Baichuan,并提供详细的构建和集成指南。
darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构
DARTSGithubPyTorch卷积架构图像分类开源项目语言建模
DARTS算法通过连续松弛和梯度下降,在架构空间中高效设计用于图像分类(CIFAR-10和ImageNet)和语言建模(Penn Treebank和WikiText-2)的高性能卷积和循环架构。只需一块GPU即可运行,提供预训练模型及详细的架构搜索和评估指南,支持自定义架构的可视化。
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