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TurboTransformers是腾讯最近开源的BERT推理模型，它的特点就是一个字，快。本人用BERT（huggingface/transformers）在V100上做了测试，测试结果和官宣的基本一致：TurboTransformers的推理速度要比Pytorch快上1~4倍。
它之所以快，是因为它是专用于BERT的轻量级推理模型。
不管是计算机的硬件、软件，还是现在的深度学习，它们都遵循着一个很重要的设计思想–分层：
开发者只需要基于PyTorch的几个基本组件就能搭建出BERT模型，而且这些组件本身对他们来说都是透明的。正因如此，PyTorch才越来越受到研究者青睐。
分层设计的优点很多，例如，可以简化问题、降低创新门槛、加速开发等，但它的缺点也很明显：
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TurboTransformers：一种快速且用户友好的运行时，用于在CPU和GPU上进行变压器推断（Bert，Albert，GPT2，Decoders等）
TurboTransformers：一种快速且用户友好的运行时，可在CPU和GPU上进行变压器推断 通过在您的推理引擎中添加涡轮增压器，使变压器快速服务！ 微信AI开放源代码的TurboTransformers具有以下特征。 同时支持变压器编码器和解码器。 支持实时可变长度输入。 无需耗时的离线调整。 您可以实时更改批处理大小和请求的序列长度。 出色的CPU / GPU性能。 后端通过手工制作的OpenMP和CUDA代码实现，并涉及一些创新技巧。 完美的可用性。 支持python和C ++ API。 它可以用作PyTorch的插件。 通过添加几行python代码可以获得端到端加速。 智能批处理。 最小化一批不同长度的请求的零填充开销。 内存效率。 一种新的模型感知分配器可确保在可变长度请求服务期间占用较小的内存。 TurboTransformers已在腾讯中应用于多个在线BERT服务方案。 例如，它为微信FAQ服务带来了1.88倍的加速，为公共云情感分析服务带来了2.11倍的加速，为QQ推荐系统带来了13.6倍的加速。 而且，它已经被应用于构建服务，例如Chitchat
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