LLM-TPU

在算能TPU上跑大模型,边缘部署快人一步

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 56 🐛 待处理 17 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 321
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

LLM-TPU 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队sophgo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言C++
技术栈/模型bm1684x,bm1688,generative-ai,internvl3,large-language-models,llama3,llm,llm-inference,qwen2-5-vl,qwen3,qwen3-5,qwen3-vl
GitHub 星标★ 321
上线时间2024-02-06 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积387.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

LLM-TPU 是一个面向算能(Sophgo)BM1684X 和 BM1688 系列 TPU 芯片的开源推理项目,旨在让生成式 AI 模型(如大语言模型)直接运行在边缘 TPU 设备上。它解决了在资源受限的嵌入式环境中部署大模型的难题,提供了从模型转换、量化到高效推理的完整工具链。核心能力包括针对 TPU 的算子优化、内存管理和多模型支持,能够显著降低延迟并提升吞吐量。项目基于 C++ 实现,强调高性能和低功耗,适合在智能摄像头、边缘网关等场景中落地。目前处于早期阶段,但已具备基本的模型运行能力,并积极适配更多主流开源模型。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 321

核心亮点

  • 针对BM1684X/BM1688深度优化,推理性能强
  • 支持主流生成式AI模型,降低边缘部署门槛
  • 提供完整工具链,从转换到部署一站式解决

不足之处

  • 仅支持算能特定芯片,硬件兼容性受限
  • 文档和社区生态尚不完善,上手需一定门槛

适用场景

  • 边缘AI盒子本地运行LLM助手
  • 工业视觉设备集成生成式AI能力
  • 低功耗场景离线处理自然语言任务

替代项目

llama.cpp、ONNX Runtime、TensorRT-LLM

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