在现代CPU上扩展类似BERT模型的推理 - 第2部分

这篇文章可能讨论了在现代CPU上优化类似BERT模型的推理。第2部分表明了对先前讨论的延续，这意味着重点是实际的实现细节和性能改进。文章可能深入研究了有效利用CPU资源的技术，例如向量化、多线程和内存管理，以加速推理速度。目标受众可能是对在CPU硬件上部署和优化大型语言模型感兴趣的研究人员和工程师。这篇文章的价值在于提供了关于为类似BERT的模型实现更高吞吐量和更低延迟的见解。

• •专注于在CPU上优化类似BERT模型的推理。
• •可能探索向量化和多线程等技术。
• •旨在提高推理速度和效率。