【免费下载】 Intel® NPU 加速库使用教程

Intel® NPU 加速库使用教程

【免费下载链接】intel-npu-acceleration-library Intel® NPU Acceleration Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/intel-npu-acceleration-library

1. 项目介绍

Intel® NPU 加速库是一个 Python 库，旨在通过利用 Intel 神经处理单元 (NPU) 的强大功能来提高应用程序的效率。NPU 是集成在 Intel Core Ultra 处理器中的 AI 加速器，具有独特的架构，包括计算加速和数据传输能力。该库通过先进的编译器技术优化 AI 工作负载，确保 AI 任务的并行执行，并最大化计算利用率。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保您的系统中有一个可用的 NPU。然后，您可以使用 pip 安装该库：

pip install intel-npu-acceleration-library

运行一个 LLaMA 模型

以下是一个简单的脚本，用于在 NPU 上运行一个 LLaMA 模型：

from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer
from intel_npu_acceleration_library import NPUModelForCausalLM
import torch

model_id = "TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0"
model = NPUModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, use_cache=True, dtype=torch.int8).eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, use_default_system_prompt=True)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_special_tokens=True)
query = input("Ask something: ")
prefix = tokenizer(query, return_tensors="pt")["input_ids"]

generation_kwargs = dict(
    input_ids=prefix,
    streamer=streamer,
    do_sample=True,
    top_k=50,
    top_p=0.9,
    max_new_tokens=512,
)

print("Run inference")
_ = model.generate(**generation_kwargs)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 大型语言模型 (LLM) 解码：使用 NPU 加速库可以显著提高 LLM 模型的解码速度，适用于自然语言处理任务。
• 矩阵乘法：通过 NPU 加速库，可以高效地执行矩阵乘法操作，适用于机器学习和深度学习中的各种计算任务。

最佳实践

• 优化数据传输：利用 NPU 的 DMA 引擎，确保数据在系统内存和缓存之间的高效传输。
• 并行执行：通过编译器技术，确保 AI 任务的并行执行，最大化计算资源的利用率。

4. 典型生态项目

• Intel AI PC：Intel AI PC 是一个集成了 NPU 的计算平台，适用于各种 AI 应用场景。
• Intel Core Ultra 处理器：这些处理器集成了 NPU，提供了强大的 AI 计算能力。
• OpenVINO 和 DirectML：这些是 Intel 提供的生产就绪的 AI 加速解决方案，与 NPU 加速库结合使用，可以进一步提升性能。

通过以上内容，您可以快速了解并开始使用 Intel® NPU 加速库，结合实际应用案例和最佳实践，充分发挥 NPU 的计算潜力。

【免费下载链接】intel-npu-acceleration-library Intel® NPU Acceleration Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/intel-npu-acceleration-library