主要观点总结
文章介绍了ModelScope推出的预训练大语言模型推理引擎DashInfer，用于在CPU上高效推理大模型，加速生成式AI应用的落地。DashInfer支持多种CPU架构，包括x86和ARMv9，并提供了C++和Python接口。文章详细阐述了DashInfer的特点、硬件支持、模型支持、推理流程、性能优化及未来规划。
关键观点总结
关键观点1: DashInfer是ModelScope推出的预训练大语言模型推理引擎，采用C++ Runtime编写，提供C++和Python语言接口，具有生产级别的高性能表现，适用于多种CPU架构。
DashInfer支持连续批处理和多NUMA推理，能够充分利用服务器级CPU的算力。提供高精度实现，结合OneDNN和自研汇编kernel，在ARM和x86上发挥硬件的最大性能。
关键观点2: DashInfer支持行业标准LLM推理技术，如连续批处理和基于请求的异步接口，支持流式输出和对每个请求的生成参数、请求状态等进行单独控制。
DashInfer支持主流的开源LLM模型，包括Qwen、LLaMA、ChatGLM等。使用DashInfer的InstantQuant（IQ）技术，无需训练微调即可实现weight-only量化加速，提高部署效率。
关键观点3: DashInfer在硬件支持方面，要求x86 CPU至少支持AVX2指令集，对于ARMv9 CPU则要求支持SVE指令集。
DashInfer支持的数据类型包括FP32、BF16和weight-only量化。在性能测试方面，Llama-2-7b-chat模型在DashInfer上的性能表现与llama.cpp进行了对比，详细性能测试结果可参考相关链接。
关键观点4: DashInfer提供了单NUMA和多NUMA的推理方案，通过多线程和线程池的结构进行调度。在多NUMA的CPU上，采用多进程的client-server架构，实现tensor parallel的模型推理。
DashInfer提供了丰富的API接口，包括模型加载与序列化、模型推理等。在API使用上，单NUMA和多NUMA的推理需要引用不同的头文件和库文件。未来规划包括加入首包加速、扩展Context Length、支持低bit量化和QAT量化支持等。
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