BERT类模型CPU推理扩展（下）

本文是BERT类模型在CPU上推理扩展系列的第二部分，主要探讨了如何通过优化推理引擎和利用CPU特性来提升BERT模型的推理性能。文章介绍了Intel的AMX（高级矩阵扩展）指令集在加速BERT推理中的作用，并对比了不同优化方法（如ONNX Runtime、OpenVINO、PyTorch JIT等）在CPU上的性能表现。实验结果显示，结合AMX和适当的量化技术，BERT推理速度可提升数倍。此外，文章还讨论了批处理大小、线程数等参数对性能的影响，并给出了实际部署建议。