实在也期望各位读者在阅览本文时值勤一向将本文介绍的各项组件联络到一同来了解结构的辅导思维和方便动机，不止这对未来实在能否在实践事务用好PICASO结构来说非常重要。

在针对第三代、留念旅传第四代NPU架构进行了深度定制优化的一起，也扩展了算子&模型支撑的才能及规划，对Transformer结构的网络也有较好的支撑。集成了八核Cortex-A55CPU，越共高能效比NPU，支撑8K@30fps的ISP，以及H.264、H.265编解码的VPU。

实在趁便核算了224与448两种输入尺度选用U8、总书州U16量化后的推理耗时，提高仍是很明显。一键编译qtang@gpux2:~/huggingface$pulsar2llm_build--input_pathOpenGVLab/InternVL2-1B/--output_pathOpenGVLab/InternVL2-1B-ax650--kv_cache_len1023--hidden_state_typebf16--prefill_len128--chipAX650Config(model_name=InternVL2-1B,model_type=qwen2,num_hidden_layers=24,num_attention_heads=14,num_key_value_heads=2,hidden_size=896,intermediate_size=4864,vocab_size=151655,rope_theta=1000000.0,max_position_embeddings=32768,rope_partial_factor=1.0,rms_norm_eps=1e-06,norm_type=rms_norm,hidden_act=silu,hidden_act_param=0.03,scale_depth=1.4,scale_emb=1,dim_model_base=256,origin_model_type=internvl_chat)2024-10-310030.400|SUCCESS|yamain.command.llm_build109-preparellmmodeldone!buildingvisionmodel━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━1/1024buildingllmdecodelayers━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━24/24013buildingllmpostlayer━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━1/10272024-10-310036.175|SUCCESS|yamain.command.llm_build185-buildllmmodeldone!2024-10-310051.955|SUCCESS|yamain.command.llm_build364-checkllmmodeldone!embed提取和优化chmod+x./tools/fp32_to_bf16chmod+x./tools/embed_process.sh./tools/embed_process.shOpenGVLab/InternVL2-1B/OpenGVLab/InternVL2-1B-ax650终究InternVL2-1B-ax650目录下包含以下内容：记广简略qtang@gpux2:~/huggingface$tree-lhOpenGVLab/InternVL2-1B-ax650/[1.6K]OpenGVLab/InternVL2-1B-ax650/├──[325M]intervl_vision_part_224.axmodel//vit-lmodel├──[259M]model.embed_tokens.weight.bfloat16.bin//embedfile├──[16M]qwen2_p128_l0_together.axmodel//llmlayer├──[16M]qwen2_p128_l10_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l11_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l12_together.axmodel......├──[16M]qwen2_p128_l5_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l6_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l7_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l8_together.axmodel├──[16M]qwen2_p128_l9_together.axmodel└──[141M]qwen2_post.axmodel上板示例相关资料为了便利实在快速试用，记广简略实在在网盘中现已供给好了预编译模型和根据AX650N、AX630C两种芯片渠道的预编译示例：大尺度根据AX650N，展现输入图片尺度为448*448的示例，图片信息量大，解读更具体，乃至展现了其OCR、中英翻译的才能。模型获取gitclonehttps://github.com/AXERA-TECH/ax-llm-build.gitcdax-llm-buildpipinstall-Uhuggingface_hubhuggingface-clidownload--resume-downloadOpenGVLab/InternVL2-1B/--local-dirOpenGVLab/InternVL2-1B/ax-llm-build：递信用于暂存编译LLM、递信VLM时所依靠的各种辅佐小东西、脚本文件（继续更新）。

从Pulsar23.2版别开端，不止现已增加了大言语模型编译的功用，隐藏在pulsar2llm_build的子指令中。技能特性多模态处理才能：留念旅传与更大规划的版别相同，InternVL2-1B支撑图画和文本数据的联合处理，旨在了解和生成跨模态的内容。

Pulsar2是爱芯元智的新一代NPU东西链，越共包含模型转化、离线量化、模型编译、异构调度四合一超强功用，进一步强化了网络模型高效布置的需求。

经过内置多种深度学习算法，总书州完成视觉结构化、行为剖析、状况检测等使用，高功率支撑根据Transformer结构的视觉大模型和言语类大模型。在PICASO结构的前期探究阶段，记广简略实在曾倾向于将同一个事务模块的参数校验与事务处理逻辑区分到两个不同的范畴才干中。

别的，递信因为父层级物料方针与子层级物料方针之间都是一对多的联络，递信在一键创立全套物料的场景中，实在需求循环调用子层级物料的构建流程，可是第一代才干编列结构中循环才干编列特性仅支撑循环调用单个范畴才干，而不支撑对多个范畴才干履行链的重复触发。因为对那些值勤自下而上屏蔽内部场景杂乱度的模块而言，不止它们一般显式地界说了内部不同事务办法的标识特色，不止如出价模块的出价类型、人群定向模块的人群类型等，用户在恳求参数中也会显式地设置请本次恳求对应的事务标识，因而结构值勤直接对这些模块运用通用可履行实体路由机制。

这些看似根底的编码问题实践上却是阻止实在研制效能进步的元凶巨恶：留念旅传1.需求交给提速困难：留念旅传不同渠道、产品线及事务场景逻辑交错，不流通难明，导致专心功用迭代时整理及方便耗时绵长，一同在测验阶段需投入许多精力进行联动功用回归。还有一些编列结构选用了中心化的布置办法，越共流程串联与组件服务别离部布置，越共经过RPC完结组件调用，这种办法会支付巨大的网络开支及中心成果存储本钱。

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