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站長之家10月26日 消息:DeepSparse是一種突破性的CPU推理運行時，采用了復雜的稀疏性技術，從而實現了神經網絡推理的加速。稀疏性是指神經網絡中存在許多連接權重為零的情況。

DeepSparse充分利用了這些零權重的連接，以跳過不必要的計算，從而有效地提高了推理速度。作為一個開源項目，DeepSparse的代碼庫可以在GitHub上找到。

項目地址:https://github.com/neuralmagic/deepsparse

目前，DeepSparse已經成功集成到了TensorFlow中，并成為了TensorFlow不可或缺的一個組件。

最新的DeepSparse LLM支持以稀疏內核進行加速，實現從非結構化稀疏權重中的速度提升和內存節省，同時支持8位權重和激活量化以及高效使用緩存的注意力鍵和值，從而減少內存移動。不僅如此，DeepSparse還支持多種計算機視覺和自然語言處理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等等。

核心功能:

稀疏性加速: DeepSparse使用稀疏性來加速神經網絡推理，從而提高性能。

LLM支持: 支持性能卓越的LLM推理，包括稀疏內核、8位權重和激活量化，以及緩存注意力鍵和值的高效使用。

模型優化: 與SparseML合作，DeepSparse可以進行模型修剪和量化，以優化神經網絡模型。

多種模型支持: 支持多種計算機視覺和自然語言處理模型，適用于各種任務。

多層次API: 提供引擎、管道和服務器等多層次的API，以滿足不同應用場景的需求。