xFasterTransformer是由Intel官方开源的推理框架，为大语言模型（LLM）在CPU X86平台上的部署提供了一种深度优化的解决方案，支持多CPU节点之间的分布式部署方案，使得超千问 Qwen 教程大模型在CPU上的部署成为可能。此外，xFasterTransformer提供了C++和Python两种API接口，涵盖了从上层到底层的接口调用，易于用户使用并将xFasterTransformer集成到自有业务框架中。xFasterTransformer目前支持的模型如下：
xFasterTransformer支持多种低精度数据类型来加速模型部署。除单一精度以外，还支持混合精度，以更充分地利用CPU的计算资源和带宽资源，从而提高大语言模型的推理速度。以下是xFasterTransformer支持的单一精度和混合精度类型：
- FP16
- BF16
- INT8
- W8A8
- INT4
- NF4
- BF16_FP16
- BF16_INT8
- BF16_W8A8
- BF16_INT4
- BF16_NF4
- W8A8_INT8
- W8A8_int4
- W8A8_NF4
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