推理系统是一个专门用于部署神经网络模型，执行推理预测任务的 AI 系统。它类似于传统的 Web 服务或移动端应用系统，但专注于 AI 模型的部署与运行。...最后，通过比较推理系统与推理引擎的流程结构，将进一步揭示两者在设计和实施时需考虑的关键要素。AI 生命周期在日常生活中，深度学习的相关方法已经广泛的部署到各类的应用当中。...根据上图示的 AI 框架、推理系统与硬件之间的关系，可以看到，除了应对应用场景的多样化需求，推理系统还需克服由不同训练框架和推理硬件所带来的部署环境多样性挑战，这些挑战不仅增加了部署优化和维护的难度，而且易于出错...在 Runtime 阶段，始终致力于探索如何进一步加快模型的调度和执行速度，以提供更优质的计算服务。...在此环节，特别关注如何进一步提高算子的执行效率，确保整体推理性能达到最佳状态。
该领域，便是推理系统与推理引擎。那么，推理系统与推理引擎究竟是什么呢？它们之间又存在着怎样的差异？推理的具体工作流程是怎样的？在实际应用中又该如何操作？这些问题都亟待去解答。...本文将围绕推理系统与推理引擎这两个核心概念展开，详细解释它们的内涵与区别。随后，将聚焦于推理引擎，探讨如何将其模型小型化，如何进行离线优化与压缩，并最终探讨推理引擎的部署与运行优化策略。...推理的最终目标，便是将训练好的模型部署到实际的生产环境中，使 AI 真正运行起来，服务于日常生活。推理系统，是一个专门用于部署神经网络模型，执行推理预测任务的 AI 系统。...推理引擎，则是推理系统中的重要组成部分，它主要负责 AI 模型的加载与执行。...推理系统思考点在实际维护推理系统的过程中，需要全面考虑并解决以下问题：首先，如何设计并生成用户友好、易于调用的 API 接口，以便用户能够便捷地与推理系统进行交互。
推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分，它负责将训练好的模型应用于实际问题，从而实现智能决策和自动化。...接下来，我们将探讨推理、部署和服务化这三个阶段，以及它们如何协同工作，共同支撑起一个高效、稳定的推理系统。...基本工作原理：创建共享内存区域：操作系统首先创建一个共享内存区域。这个区域可以被多个进程访问，并且可以包含任意类型的数据。映射共享内存：各个进程将共享内存区域映射到自己的地址空间中。...例如，当 GPU 内存使用率达到高危水平时，系统可以自动调度任务，平衡负载，或甚至动态扩展资源，保障服务稳定性。集成推理引擎本文将介绍如何基于 Triton 开发自己的 Backend 推理引擎。...因此，自定义的后端推理引擎必须实现上述 7 个 API。接下来，我们将详细讲解如何开发自定义的后端推理引擎。Ⅰ.
本文将介绍 AI 模型网络参数方面的一些基本概念，以及硬件相关的性能指标，为后面让大家更了解模型轻量化做初步准备。...GFLOPS 就是 Giga FLoating-point Operations Per Second，即每秒 10 亿次浮点运算，常作为 GPU 性能参数但不一定代表 GPU 的实际表现，因为还要考虑具体如何拆分多边形和像素...重点关注下如何计算卷积的运算量。为简化问题，以下讨论认为：卷积采用滑动窗口且忽略非线性计算的开销。
推理系统架构是 AI 领域中的一个关键组成部分，它负责将训练好的模型应用于实际问题，从而实现智能决策和自动化。...接下来，我们将探讨推理、部署和服务化这三个阶段，以及它们如何协同工作，共同支撑起一个高效、稳定的推理系统。...基本工作原理： 创建共享内存区域：操作系统首先创建一个共享内存区域。这个区域可以被多个进程访问，并且可以包含任意类型的数据。 映射共享内存：各个进程将共享内存区域映射到自己的地址空间中。...集成推理引擎 本文将介绍如何基于 Triton 开发自己的 Backend 推理引擎。...因此，自定义的后端推理引擎必须实现上述 7 个 API。接下来，我们将详细讲解如何开发自定义的后端推理引擎。 Ⅰ.
此时，AI 模型不再处于学习状态，而是作为服务的一部分，接受输入数据并输出预测结果。云端部署的推理系统更像传统 Web 服务，在边缘侧部署的模型更像手机应用和 IOT 应用系统。...移动设备：如智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等，它们内置处理器、内存和操作系统，能够运行轻量级推理应用，实现基于 AI 的个性化服务、实时分析或设备自主决策。...综上所述，云侧推理和部署的全流程涵盖了模型全生命周期管理、服务接口设计、请求处理与调度、推理执行、系统监控以及硬件优化等多个环节，旨在构建一个高效、稳定、可扩展的云上 AI 服务环境。...移动端部署应用常常有以下场景：智能设备，智慧城市，智能工业互联网，智慧办公室等。...许多研究工作都集中在如何减少深度学习在资源受限的设备上执行时的延迟。
随着 AI 技术的快速发展，推理引擎的设计和实现面临着诸多挑战，同时也展现出独特的优势。 本文将详细阐述推理引擎的特点、技术挑战以及如何应对这些挑战，为读者提供一个较为全面的视角。...其核心优势不仅仅局限于体积小和资源占用低，更在于如何在有限的资源约束下，最大化地发挥出 AI 模型的潜力。 零依赖 轻量级推理引擎从架构设计之初就追求极致的纯净与独立，确保主体功能无任何外部依赖。...通过文档和教程，用户可以快速了解如何最有效地利用引擎的各项功能，从而缩短从想法到实现的距离。 高性能 高性能是推理引擎的灵魂，它直接决定了 AI 应用的响应速度、资源消耗以及用户体验。...需求复杂性与程序大小 随着 AI 应用领域的不断拓宽，模型的多样性和复杂度急剧增加，这给推理引擎提出了首个挑战：如何在有限的程序大小内实现对广泛模型的支持。...创建推理引擎对象 一旦配置选项设置完毕，下一步就是创建推理引擎对象。这个对象将负责管理整个推理过程，包括加载模型、执行推理等。创建推理引擎对象通常需要传递配置对象作为参数。
从前文的简单介绍中，我们提到了可以从内存布局上对推理引擎的 Kernel 进行优化，接下来，我们将先介绍 CPU 和 GPU 的基础内存知识，NCHWX 内存排布格式以及详细展开描述 MNN 这个针对移动应用量身定制的通用高效推理引擎中通过数据内存重新排布进行的内核优化...当然多级缓存也会带来问题，即数据同步问题，当出现多核和乱序时，如何保证数据同步也需要提供一种内存屏障的规则。...NCHWX在推理引擎中，或者底层 Kernel 层实际上为了更加适配到 DSA 或者 ASIC 专用芯片会使用 NCHWX 内存排布格式，那么下面我们来详细了解一下 NCHWX 数据排布格式。...MNNMNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎，核心解决神经网络模型在端侧推理运行问题，涵盖神经网络模型的优化、转换和推理。...它将 4 个数据元素拆分为一个单元，为张量创建一个新维度。4 个元素连续放置在内存中，以便利用 CPU 中的矢量寄存器在单个指令（即 SIMD）中计算这 4 个数据。
通过使用 Protobuf，ONNX 能够在不同的 AI 框架之间高效地传输模型数据。...CoreML既是一种文件格式，又是一个强大的机器学习运行时环境，它使用了 Protocol Buffers 的二进制序列化格式，并在所有苹果操作系统平台上提供了高效的推理和重新训练功能。...跨语言跨平台格式： 这类格式旨在实现不同编程语言和操作系统之间的互操作性。比如 ONNX 就是一种跨平台的模型序列化格式，可以在不同的 AI 框架和运行时环境之间共享模型。Ⅲ....环境要求：如何确保序列化格式在目标环境中兼容运行，尤其是在资源受限的嵌入式系统或边缘设备上。虽然自定义序列化方法可以精确满足特定需求，但其维护和版本兼容性可能成为挑战。...很多 AI 推理框架都是用的 FlatBuffers，最主要的有以下两个：MNN： 阿里巴巴的神经网络推理引擎，是一个轻量级的神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练。
Context 分为两种：默认 Context：调用aclrtSetDevice接口指定用于运算的 Device 时，系统会自动隐式创建一个默认 Context，一个 Device 对应一个默认 Context...Stream 分两种：默认 Stream：调用aclrtSetDevice接口指定用于运算的 Device 时，系统会自动隐式创建一个默认 Stream，一个 Device 对应一个默认 Stream，...每次调用 aclrtSetDevice 接口，系统会进行引用计数加 1；调用 aclrtResetdevice 接口，系统会进行引用计数减 1。...当前昇腾 AI 处理器有不同的执行部件，如 AI Core、AI CPU、Vector Core 等，对应使用不同执行部件的任务，建议多 Stream 的创建按照算子执行引擎划分。...具体计算：分为模型推理/单算子调用/媒体数据处理三部分。模型推理模型加载：模型推理前，需要先将对应的模型加载到系统中。注意加载模型前需要有适配昇腾 AI 处理器的离线模型。
人工智能系统如何实现知识的表示和推理？...在2021年世界人工智能大会上，由AI TIME组织的“图神经网络与认知智能前沿技术论坛”中，清华大学计算机系教授李涓子围绕“知识图谱与认知推理”做了主题报告，从问答系统的角度解释了AI如何实现认知推理...图 2：认知推理框架 以下是报告全文，AI科技评论做了不改变原意的整理。 1 认知 VS 知识 图 3：本体 认知是人获取并应用知识的过程，知识图谱是人表示客观世界认知的一种形式。...诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔卡尼曼提出，在人的认知系统中存在系统 1 和系统 2，其中系统 2 进行较慢的逻辑化、序列化的推理。...图 22：CLEVR 数据集实验结果 模型效果如何？在 CLEVR 数据集上，模型在相较于现有方法大大降低参数量的前提条件下，达到了 100% 的精度。
通过本文的介绍，读者将对 MindIE 有一个全面的了解，包括其如何支持 AI 业务的高效运行和模型的快速部署。...MindIE 基本介绍MindIE（Mind Inference Engine，昇腾推理引擎）是华为昇腾针对 AI 全场景业务的推理加速套件。...通过分层开放 AI 能力，支撑用户多样化的 AI 业务需求，使能百模千态，释放昇腾硬件设备算力。支持多种主流 AI 框架，提供多层次编程接口，帮助用户快速构建基于昇腾平台的推理业务。...MindIE-RTMindIE-RT 是面向昇腾 AI 处理器的推理加速引擎，提供模型推理迁移相关开发接口及工具，能够将不同的 AI 框架（PyTorch、ONNX 等）上完成训练的算法模型统一为计算图表示...MindIE-RT（Mind Inference Engine RT，昇腾推理引擎运行时）是针对昇腾 AI 处理器的推理加速引擎，提供 AI 模型推理场景下的商业化部署能力，能够将不同的 AI 框架上完成训练的算法模型统一为计算图表示
在AI的训练和推理阶段进行测试和质量保证，那些有机器学习模型训练经验的人都知道测试实际上是使AI项目正常工作的核心要素。您不仅可以开发AI算法，还可以将训练数据投入其中。...如果您正在进行任何AI模型培训，那么您应该知道如何进行验证。这将有助于确定您的超参数设置是否正确。从质量检查任务列表中剔除另一个活动。 这样，剩下的就是测试数据本身以进行AI模型的质量检查。...您是否跳过了在训练中起作用但由于真实世界的数据更加复杂而在推理过程中会失败的事情？AI模型的质量保证与确保训练数据包括真实世界的代表性样本有关，并消除了尽可能多的人为偏差。...在机器学习模型之外，需要测试的AI系统的其他方面实际上是在AI模型外部的。您需要测试将AI模型投入生产的代码-AI系统的操作组件。这可能会在AI模型投入生产之前发生，但是实际上您并没有在测试AI模型。...相反，您正在测试使用该模型的系统。如果模型在测试期间失败，则使用该模型的其他代码在训练数据或某处的配置方面都会有问题。如上所述，当您测试训练模型数据并进行验证时，您应该已经掌握了这一点。
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