机器学习笔记 - 关注神经魔法和DeepSparse引擎

最新推荐文章于 2025-11-11 20:27:07 发布
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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 机器学习 人工智能 深度稀疏技术 Neural Magic DeepSparse
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/124829952
Neural Magic是一家由MIT科学家创立的公司，专注于深度稀疏技术，其DeepSparse引擎能在CPU上实现GPU级别的性能。DeepSparse引擎支持多种深度学习框架，通过ONNX进行稀疏模型部署。此外，SparseML工具包提供了自动化稀疏化算法，而SparseZoo是存储稀疏模型的库，Sparsify则是一款简化模型稀疏化的UI工具。

1、什么是神经魔法？

        Neural Magic是由MIT计算机科学家团队创立的公司，由 Comcast Ventures、Andreessen Horowitz、NEA、Pillar VC 和 Amdocs 资助，是 Deep Sparse Platform 的创建者和维护者。它有几个组件，包括DeepSparse Engine，一个运行在CPU上但能达到GPU的运行速度的稀疏模型。可以让用户使用无处不在且不受限制的 CPU 资源，Neural Magic 包括Sparseify、SparseML和SparseZoo，这些开源模型优化技术使用户能够大大降低硬件(GPU/TPU)的限制，以软件的灵活性实现大规模性能突破。

Software-Delivered AI - Neural Magicicon-default.png?t=M4ADhttps://neuralmagic.com/

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学以致用 知行合一
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（FCN）用于语义分割的全卷积网络，FCN对图像进行像素级的分类，从而解决了语义级别的图像分割问题。与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图（feature map）进行上采样，使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每一个像素都产生一个预测，同时保留了原始输入图像中的空间信息，最后奇偶在上采样的特征图进行像素的分类。
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学以致用 知行合一
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使用DeepSparse进行高效推理：安装、设置与示例代码
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Neural Magic发布GuideLLM：评估和优化大型语言模型（LLM）部署的强大工具
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Neural Magic发布的GuideLLM是一个专为评估和优化大型语言模型（LLMs）部署而设计的开源工具。GuideLLM的主要功能包括性能评估、资源优化、成本估算和可扩展性测试，帮助用户在各种硬件配置下分析并选择最适合的部署方案。通过模拟现实工作负载，GuideLLM确保LLMs在高效和可扩展的同时，维持高性能及最低资源消耗。这对于那些在生产环境中需要稳定高性能的组织尤其有价值。GuideLLM还具有高度可配置性，用户可以根据具体需求自定义评估参数，如并发请求数量和请求速率等。
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DeepSparse 是一个针对稀疏神经网络优化的高性能推理引擎，能够显著提升模型在CPU上的推理速度。本文将详细介绍如何使用DeepSparse的基准测试工具来评估模型性能，帮助开发者了解不同配置下的模型表现。 ## 环境准备 ### 安装DeepSparse 首先需要安装DeepSparse及其依赖项： ```bash pip install deepsparse[onnxruntim
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2301_79342058的博客
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此外，它支持多种量化策略，包括逐张量（per-tensor）和逐通道（per-channel）的权重量化，以及逐张量和逐标记（per-token）的激活量化。订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。它不仅让模型推理性能大幅提升，还降低了硬件需求，为生成式 AI 在更多领域的应用铺平了道路。同时，他们还计划开发更先进的量化技术（如 AWQ）和非均匀量化方案，进一步提升模型的效率。通过先进的模型压缩技术，它能显著提升推理速度，旨在为深度学习社区提供高性能的开源解决方案，尤其适配。
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weixin_41414657的博客
04-19 4576
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gitblog_00068的博客
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tonglingtou1875的博客
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