昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

Release time：2023-10-17
author：AMEYA360
source：昆仑芯
reading：3410

　　当下，AI技术蓬勃发展，AI算法应用需求井喷。行业技术从业者在项目的不同阶段面临种种现实问题，这些问题无疑也增加了项目的复杂性和不确定性：

　　算法选型：

　　技术从业者极有可能遇到不同框架格式的算法模型;即便是同一个开源算法的实现，也可能是经过不同训练框架导出，因此模型的保存格式也会有所不同。

　　算法验证：

　　想在AI加速卡上评估算法的推理效果，就要针对不同推理框架的接口构造上百行代码的推理程序;如果效果不达预期，可能还需要更换其他框架的模型，这就需要重新构造一份不同的推理程序......

　　真正到了算法部署阶段，则将迎来更加严峻的挑战。

　　以上种种业内痛点，是否也在困扰您?看完这篇，基于昆仑芯AI加速卡的高效模型推理部署框架——昆仑芯Anyinfer，帮您一键全搞定!

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　一、昆仑芯Anyinfer

　　1. 昆仑芯Anyinfer架构图

　　2. 昆仑芯Anyinfer核心优势

　　A、强兼容性

　　在多个平台上支持零代码推理PaddlePaddle、PyTorch、ONNX、TensorFlow等多个主流框架格式的众多领域模型。

　　B、高人效

　　内置多款推理引擎，针对不同领域，用户无需学习特定框架编程接口，更不用编写多份推理程序，零代码验证模型在不同框架中的效果。

　　C、零代码

　　只需一行命令，即可完成模型验证评估，无需依据模型构建输入数据，也无需撰写模型转换、前后处理及推理脚本代码。

　　D、部署友好

　　支持C++与Python两套接口逻辑统一的API，用户在生产环境中部署模型更方便。

　　二、运行演示

　　1. 快速完成算法模型验证评估

　　一行命令，即可轻松验证模型精度、一键评估模型的推理性能等关键指标。

　　A、ONNX、PyTorch和TensorFlow模型在昆仑芯AI加速卡和CPU上的计算精度对比

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　B、PaddlePaddle模型在昆仑芯AI加速卡上的推理性能统计

昆仑芯Anyinfer零代码实现昆仑芯AI加速卡模型推理

　　2. 获取模型性能分析报告，为下一步模型优化做足准备

　　在初步完成算法模型的验证评估后，可利用昆仑芯Anyinfer深入研究模型中各个层面的性能，包括推理框架层面和算子执行层面等，助力进一步调优模型的推理性能。

　　3. 模型的基础性能调优

　　完成对模型的性能评估后，可以使用基础的调优方法来提高模型的推理性能。昆仑芯Anyinfer提供了一项非常便捷的功能：最佳QPS搜索。此功能将以往需要修改多个参数并多次执行的操作化繁为简，快速确定最适合项目需求的配置，提高用户体验。

　　4. 模型的高性能部署

　　完成算法模型的验证后，最关键的一步来了!昆仑芯Anyinfer可轻松应对生产环境部署这一挑战。仅需三个统一的C++接口，即可顺利将验证后的模型部署至生产环境中。

　　此外，昆仑芯Anyinfer还提供了方便的调试功能，例如算子的自动精度对比、模型转换等。同时，也提供了丰富的使用示例，包括多输入、多线程、多进程、多流推理等。种种行业痛点，昆仑芯Anyinfer轻松搞定。简洁而强大的解决方案，帮您把模型推理部署变得简单、高效。

　　目前，昆仑芯Anyinfer已在多个行业客户中投入使用，切实降低了行业客户人力成本，提高了项目交付效率，助力客户在行业竞争中取得领先优势。

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昆仑芯Day 0极速适配商汤日日新SenseNova U1模型
行业新闻

昆仑芯Day 0极速适配商汤日日新SenseNova U1模型

　　4月28日，商汤正式发布并开源原生理解生成统一模型——商汤日日新SenseNova U1系列。在模型发布当日，昆仑芯即完成对SenseNova U1的极速适配，成为率先完成该模型适配的国产算力厂商之一。　　SenseNova U1系列模型能够将语言与视觉信息作为统一的复合体直接建模，实现语言和视觉信息的高效协同，让理解与生成能力同步增强，在保留语义丰富度的同时，维持像素级的视觉保真度。在逻辑推理与空间智能等方向上，它能够深度理解物理世界的复杂布局与精细关系;在未来，它还能为机器人提供具身大脑，实现在单一模型闭环内完成从复杂环境感知、逻辑推演到精准任务执行的全过程，为推动技术与产业发展提供重要基础与关键引擎。　　SenseNova U1是基于统一表征空间构建的，更像是一个从一开始就同时掌握多项技能的人。它不是先看懂图像、再翻译成文字、再交给另一个系统理解，而是在同一套“思考方式”里直接处理图像、文字等不同信息。图像和语言不再是两套系统之间的接力，而是在同一个大脑中自然融合。能力表现上，在涵盖图像理解、图像生成与编辑、空间智能和视觉推理的多项基准测试中，SenseNova U1 Lite均达到同量级开源模型SOTA水平，为统一多模态理解与生成树立了新的标杆。仅凭8B-MoT的较小规格，就能达到乃至超越部分大型商业闭源模型。　　在实际适配过程中，昆仑芯依托自研架构，持续完善算子覆盖与生态兼容能力，实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速，SenseNova U1已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行，在复杂任务与长序列场景中依然保持优异表现。针对图文交错生成、高密度信息图生成等应用，昆仑芯对其进行专项调优，实现了高效、高精度的推理性能，让开发者和企业无需复杂的底层适配与性能调优，即可完整调用模型能力。　　高效适配的背后，是昆仑芯自研软件栈的出色兼容性与适配能力。为全面释放产品性能，昆仑芯已构建面向开发者的软件栈，并提供从底层驱动到专用库的完备能力，全面覆盖模型开发与部署关键环节。该软件栈高度兼容主流AI开发生态，在保障计算性能充分释放的同时，有效降低开发门槛与模型迁移成本，使客户能够以更低的适应成本与更短的部署周期完成AI模型开发与部署落地，加速从研发到应用的转化。　　近期，国产大模型生态迎来密集升级，技术突破与产业落地节奏持续提速。昆仑芯当前已完成对多款主流大模型的首发适配，稳步实现 “发布即支持”的快速落地能力，推动模型技术迭代与算力底座同频演进，充分展现其在软硬协同、生态兼容与工程化落地方面的综合实力。这一核心能力，不仅有效降低模型部署与应用门槛，更助力AI应用规模化拓展，持续领跑国产算力生态适配进度。　　国产算力的高效适配能力，正成为大模型规模化落地的关键支撑。面向未来，昆仑芯将通过持续的性能优化与架构迭代，不断刷新国产大模型在国产硬件上的运行表现。依托持续的技术创新与软硬协同优势，昆仑芯将持续夯实国产AI算力底座，助力产业智能化升级与数字化转型加速推进，共绘国产AI发展新蓝图。
2026-04-29 09:42 reading：317
Day 0适配Xiaomi MiMo-V2.5-Pro，昆仑芯持续加速国产大模型落地
行业新闻

Day 0适配Xiaomi MiMo-V2.5-Pro，昆仑芯持续加速国产大模型落地

　　今日，小米正式发布并开源MiMo-V2.5-Pro模型。昆仑芯在发布当日即完成对MiMo-V2.5-Pro的极速适配，成为首批实现适配的国产算力厂商之一，再次验证其在主流大模型生态中的敏捷响应能力与广泛兼容能力。　　据悉，MiMo-V2.5-Pro是小米迄今最强大的模型，可支撑MiMo-V2.5-Pro的1T超大参数量、以及1M 超长上下文的高吞吐推理。在通用智能体能力、复杂软件工程以及长程任务等维度上，它已能与全球顶尖Agent模型(Claude Opus4.6、GPT-5.4等)正面较量，相较上一代MiMo-V2-Pro实现了全方位跃升。此外，该模型在Agent场景下的指令遵循能力也明显提升——既能精准捕捉上下文中的隐性要求，又能在超长周期内保持逻辑一致。适用于大型项目编程、数据分析等企业级应用场景，也适用于接入OpenClaw、Hermes Agent、Claude Code等Agent框架。　　在实际适配过程中，昆仑芯依托自研架构，持续提升算子覆盖与生态兼容能力，实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速，MiMo-V2.5-Pro已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行，并在复杂任务与长序列场景中保持优异表现，使开发者与企业用户能够实现“零成本迁移、即部署即用”。　　此次高效适配的背后，是昆仑芯在软硬件协同方面的长期深耕。为充分释放产品性能，昆仑芯构建了面向开发者的全栈软件体系，完整覆盖从底层驱动到开发工具SDK及专业库，兼顾高效易用与工程化落地。昆仑芯软件栈高度兼容主流AI开发生态，在显著降低开发门槛的同时，最大化释放计算性能，帮助客户以更低适配成本和更短部署周期完成模型开发与落地，加速模型从研发到应用的转化。本次Day 0适配，标志着昆仑芯与Xiaomi MiMo在“国产算力+国产大模型”协同发展路径上进一步深化，也为全球AI生态的开放与繁荣注入新的动能。近期，国产大模型生态持续演进，技术突破与产业落地节奏显著加快。在此背景下，昆仑芯已构建起体系化、高效率的模型适配能力，能够快速响应主流模型的迭代升级。目前已全面覆盖MiniMax、智谱、通义千问等头部厂商的最新旗舰模型，能力横跨语言、多模态、OCR与文生图等关键方向。当前，昆仑芯正持续深化模型适配与性能优化能力，全面支持多样化模型架构与算法创新，不断提升开发与部署效率。面向未来，将持续深耕全栈技术研发，强化软硬协同与生态共建，不断夯实国产AI算力底座，为国产AI的高质量发展提供源源不断的算力动能。
2026-04-29 09:27 reading：301
昆仑芯全面支撑中国移动九天35B大模型，国产AI方案加速落地
行业新闻

昆仑芯全面支撑中国移动九天35B大模型，国产AI方案加速落地

　　近日获悉，中国移动即将正式发布一款自主研发的九天35B通用大模型。作为央企自研大模型的标杆之作，九天35B凭借强大的语言理解、复杂推理与行业场景适配能力，为通信、政务、金融等行业数智化转型提供了坚实的AI底座。　　作为中国移动“AI能力联合舰队” 核心算力伙伴，昆仑芯在当前已完成对九天35B模型的全流程适配与推理验证。依托昆仑芯P800硬件加速能力及成熟的软件栈，模型得以在国产算力平台上实现高性能、低显存占用的稳定运行，为中移九天大模型的规模化部署提供了坚实支撑。中移九天大模型作为中国移动“九天”体系的核心基座产品，具备高安全、高可控、全自主的央企级能力，已通过生成式AI服务双备案及A级安全认证，并在多类数智化场景中实现广泛适配。此次完成九天35B模型的快速适配，不仅体现了昆仑芯在软件生态成熟度与工程化响应效率上的持续提升，也进一步构建起“国产算力 + 国产大模型”的全栈国产化解决方案。在关键技术层面，昆仑芯围绕注意力机制优化与长序列推理进行了深度适配，有效提升模型执行效率与稳定性，充分满足通信、政务、金融等行业对低时延、高可靠AI部署的实际需求。在软件生态方面，昆仑芯现已构建了覆盖底层驱动、SDK至专业库的全栈软件体系，高度兼容主流AI开发生态，有效降低开发门槛与模型迁移成本。目前，昆仑芯已实现国内外多款主流大模型的发布当日即适配，并持续完善模型部署能力，助力开发者以更低的适应成本、更短的部署周期完成AI应用开发。在基础设施层面，作为中国移动的重要生态伙伴，昆仑芯已深度参与中国移动云智算中心及万卡级集群建设，持续推动算力基础设施向规模化、体系化演进。未来，昆仑芯将持续深耕技术研发，强化软硬协同与生态共建。凭借开放兼容的软件生态与强劲高效的硬件底座，昆仑芯将与中国移动在模型训练、推理优化及行业场景适配等方向深化合作，推动国产算力与央企大模型深度融合，加速AI能力在真实产业场景中的规模化落地，赋能千行百业智能化升级。
2026-04-27 09:57 reading：372
Day 0支持｜昆仑芯完成MiniMax M2.7模型极速适配
行业新闻

Day 0支持｜昆仑芯完成MiniMax M2.7模型极速适配

　　MiniMax正式开源MiniMax M2.7模型。昆仑芯同步完成对该模型的Day 0适配与深度优化，成为首批实现适配的国产算力厂商之一，再次验证其在主流大模型生态中的敏捷响应能力与广泛兼容能力。　　发布即适配，软硬协同支撑高效落地　　MiniMax M2.7是M2系列的最新一代模型，也是首个深度参与自身迭代的版本。该模型具备自主构建复杂Agent Harness与Skills的能力，可动态更新Memory，并通过强化学习持续优化，实现“模型驱动模型进化”的闭环。在能力表现上，M2.7已覆盖从代码生成、日志排障到端到端项目交付的完整软件工程链路：SWE-Pro基准达到56.22%，整体表现追平GPT-5.3-Codex;在专业办公场景中，GDPval-AA评分位居行业前列，并在40个复杂Skills(>2000 Token)任务中保持97%的指令遵循率，展现出优异的稳定性与执行能力。　　在实际适配过程中，昆仑芯依托自研架构，持续提升算子覆盖与生态兼容能力，实现模型性能与算力效率的高效匹配。通过底层算子优化与软硬件协同加速，MiniMax M2.7已在昆仑芯平台上实现高吞吐、低延迟的稳定运行，并在复杂任务与长序列场景下保持优异表现。　　为充分释放产品性能，昆仑芯构建了面向开发者的全栈软件体系，完整覆盖从底层驱动到开发工具SDK及专业库的完整能力，兼顾高效易用与工程化落地。该软件栈高度兼容主流AI开发生态，在显著降低开发门槛的同时，最大化释放计算性能，帮助客户以更低适配成本和更短部署周期完成模型开发与落地，加速模型从研发到应用的转化。　　常态化Day 0响应，夯实国产AI算力底座　　近期，国产大模型生态迎来密集升级，技术突破与产业落地节奏持续加快。昆仑芯已完成对多款主流大模型的首发适配，稳步实现“发布即支持”的快速落地能力，推动模型技术迭代与算力底座实现同频演进，充分体现其在软硬协同、生态兼容与工程化落地方面的综合实力。同时，该能力有效降低了模型部署与应用门槛，进一步加快AI应用的规模化拓展。　　当前，昆仑芯正持续深化模型适配与性能优化能力，全面支持多样化架构与算法创新，不断提升开发与部署效率。面向未来，昆仑芯将进一步强化对主流前沿模型的高效适配能力，依托持续的技术创新与软硬协同优势，不断夯实国产AI算力底座，助力产业智能化升级与数字化转型加速推进。
2026-04-13 09:30 reading：451
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