取之于开源，贡献于开源：进迭时空AI计算生态开源贡献

开放创新是进迭时空的企业价值观之一，公司的软硬件技术栈构建在开源之上，同时也积极在操作系统、编译器、AI计算生态等领域为开源做贡献。

 

 

opencv是最具影响力的机器视觉开源工程。今年进迭时空和opencv社区进行合作，基于进迭时空的RISC-V AI CPU芯片K1，优化了opencv的基础视觉算法在RISC-V vector1.0 的性能，取得了显著的性能提升，平均性能提升超过200%，相关代码都已经合入主支。

 

部分算法性能数据

 

opencv官方社区的报道

 

 

Llamacpp

 

llamacpp是最具影响力的大模型端侧推理库。进迭时空已经将基于RISC-V AI CPU芯片K1的优化实现开源到社区，并已合入官方主支。开发者直接使用开源版本，就可以在K1开发板上获得极致的推理性能。

 

llamacpp提交patch

 

 

其他开源贡献

 

此外，我们在进迭时空官方社区开源了适配onnxruntime的加速后端spacemit-ep和量化工具xslim。使用onnxruntime进行推理的时候，加上后端spacemit-ep，开发者就可以在K1芯片上获得优异的推理性能；叠加使用xslim量化的模型，可以获得更优的推理性能。

 

进迭时空AI计算生态的开源贡献才刚刚开始，后续我们将把triton、基础算子库等工作继续开源出来。欢迎广大开发者们共同参与。

 

 

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附录：

 

opencv社区报道：https://opencv.org/blog/introducing-hal-riscv-rvv-unleashing-the-power-of-risc-v-cpus-with-rvv-1-0/

opencv提交patch：opencv/opencv

llamacpp提交patch：ggml: riscv: add riscv spacemit backend by alex-spacemit · Pull Request #15288 · ggml-org/llama.cpp

进迭时空官方社区：https://github.com/spacemit-com/

spacemit-ep地址：https://github.com/spacemit-com/onnxruntime/tree/spacemit-dev-1.21.0

xslim地址：https://github.com/spacemit-com/xslim

 

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