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《跨越平台壁垒：C++ 人工智能模型在移动设备的部署之路》
在AI技术蓬勃发展的今天，C++因其卓越性能和高效资源利用，在AI模型开发中占据重要地位。将C++实现的AI模型部署至移动设备，实现快速响应与离线运行，成为当前技术热点。本文探讨了C++模型在移动设备上的部署挑战与解决方案，包括模型优化、跨平台适配、硬件加速及性能调试，展望了未来移动AI应用的广阔前景。
【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点：轻量、通用、易用和高效，接着探讨了其面临的三大技术挑战：需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后，文章深入分析了推理引擎的整体架构，包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术，以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后，通过具体的开发流程示例，展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。
【AI系统】推理系统架构
本文深入探讨了AI推理系统架构，特别是以NVIDIA Triton Inference Server为核心，涵盖推理、部署、服务化三大环节。Triton通过高性能、可扩展、多框架支持等特点，提供了一站式的模型服务解决方案。文章还介绍了模型预编排、推理引擎、返回与监控等功能，以及自定义Backend开发和模型生命周期管理的最佳实践，如金丝雀发布和回滚策略，旨在帮助构建高效、可靠的AI应用。
【AI系统】推理流程全景
本文概述了神经网络模型在云侧和边缘侧部署的特点与挑战。云侧部署凭借强大的计算能力和集中的数据管理，适合高吞吐量应用，但面临高成本、网络延迟等问题；边缘侧部署则通过模型优化和硬件加速降低延迟和能耗，适用于资源受限的环境，但存在算力限制、数据分散等挑战。两种方式各有优劣，需根据实际需求选择。
【AI系统】推理系统介绍
推理系统是一种专门用于部署和执行神经网络模型预测任务的AI系统，类似于Web服务或移动端应用，但专注于AI模型的部署与运行。它支持将模型部署到云端或边缘端，处理用户请求。本文介绍了训练与推理的基本流程、两者差异、推理系统的优化目标及挑战，并对比了推理系统与推理引擎的流程结构，强调了设计推理系统时需考虑的优化目标，如灵活性、延迟、吞吐量、高效率、扩展性和可靠性。同时，文章还讨论了推理系统与推理引擎的区别，帮助读者深入了解推理引擎的核心技术。
【AI系统】Auto-Tuning 原理
本文探讨了在多样化硬件平台上部署深度神经网络（DNN）时，传统算子库面临的挑战及解决方案。随着硬件平台的多样化和快速迭代，手动编写高性能算子库变得日益困难。文中介绍了基于TVM的三种自动调优系统——AutoTVM、Ansor和Meta Scheduler，它们通过自动生成高性能算子，有效解决了传统方法的局限性，提高了DNN在不同硬件平台上的执行效率。
【AI系统】指令和存储优化
在AI编译器底层，除了广泛应用的循环优化外，还存在指令优化和存储优化两大类。指令优化通过利用硬件提供的特殊加速指令，如向量化和张量化，提高计算效率；存储优化则关注如何高效管理数据存储与访问，减少延迟，提高整体计算效率。这些技术共同作用，极大提升了AI系统的性能。
【AI系统】算子手工优化
本文深入探讨了手写算子调度的关键因素及高性能算子库的介绍，通过计算分析指标和 RoofLine 模型评估计算与访存瓶颈，提出了循环、指令、存储三大优化策略，并介绍了 TVM 和 Triton 两种 DSL 开发算子的方法及其在实际应用中的表现。
【AI系统】AI 编译器后端优化
AI编译器采用多层架构，首先通过前端优化将不同框架的模型转化为统一的Graph IR并进行计算图级别的优化，如图算融合、内存优化等。接着，通过后端优化，将优化后的计算图转换为TensorIR，针对单个算子进行具体实现优化，包括循环优化、算子融合等，以适应不同的硬件架构，最终生成高效执行的机器代码。后端优化是提升算子性能的关键步骤，涉及复杂的优化策略和技术。
OpenSearch & AI 开放平台，实现0代码图片搜索！
本文主要介绍了如何利用阿里云的 OpenSearch 和 AI 搜索开放平台来构建一个无需编写代码就能完成的图片搜索功能。
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