瑞芯微大模型技术实现低延迟推理主要通过以下几种方式：

硬件层面

• 强大的 NPU：瑞芯微的芯片如 RK3588、RK3576 等内置了专门的神经网络处理单元（NPU）123。NPU 是专为加速神经网络计算而设计的处理单元，能够在低功耗的同时提供高效的运算能力，针对大模型推理中的矩阵运算、卷积运算等进行了硬件级的优化，可快速处理大量数据，大大提高推理速度，减少延迟。
• 先进的制程工艺：采用先进的半导体制程工艺，如 8nm 的 RK3588 等。更小的制程工艺意味着芯片能够集成更多的晶体管，提高芯片的性能和能效比，使芯片在处理大模型推理任务时，能够以更高的频率运行，同时降低功耗和发热，保证系统的稳定性，从而实现低延迟推理。
• 优化的硬件架构：设计了优化的芯片架构，如采用多核 CPU 与 NPU、GPU 等协同工作的方式。多核 CPU 可以并行处理不同的任务，与 NPU 和 GPU 进行高效的数据交互和协同运算，共同完成大模型推理中的各种计算任务，提高整体的处理效率，降低推理延迟。同时，还优化了内存架构和存储接口，支持高速的内存访问和数据存储，减少数据读取和写入的时间，为低延迟推理提供保障。

软件和算法层面

• 模型转换与量化：利用瑞芯微提供的 RKNN-Toolkit 等工具，将训练好的大模型转换成 NPU 能够理解和执行的格式。在转换过程中，通常会进行量化操作，将模型中的数据类型从高精度转换为低精度，如将 32 位浮点数转换为 8 位整数等，这样可以减小模型的大小和简化计算，在不影响模型准确性的前提下，使 NPU 能够更快地执行模型推理，降低延迟。
• 优化的算法和框架：瑞芯微针对大模型推理开发了优化的算法和软件框架，对大模型的计算流程进行了优化，如采用并行计算、流水线技术等，充分利用硬件的多核和多处理单元的优势，提高计算资源的利用率。同时，对常见的神经网络层和操作进行了针对性的优化，减少计算量和数据传输量，加速模型推理过程。
• 动态调度与自适应技术：采用动态调度算法，根据模型推理的实时需求和硬件资源的使用情况，动态地分配计算任务到不同的硬件单元上，确保资源的高效利用。还可以采用自适应技术，根据输入数据的特点和模型的运行状态，自动调整模型的参数和计算方式，以提高推理效率，降低延迟。