数科学家未用的“比NumPy更快”库NumExpr与英特尔自适应量化技术AutoRound介绍

近日，三项科技领域的重大进展吸引了广泛关注。首先是数据科学家发现并测试了一个名为“NumExpr”的库，声称在某些复杂的数值计算上比广泛使用的NumPy快15倍。其次，阿里云发布了其最新一代的大语言模型Qwen3，这款模型在多项基准测试中表现出众，能够灵活应对不同类型的任务。最后，英特尔推出了一款名为AutoRound的后训练量化工具，为大型模型的高效部署提供了全新解决方案。 NumExpr的性能测试 数据科学家发现，NumExpr在某些数值计算任务中表现出色，甚至能够超越NumPy。NumPy是Python中最为著名的数值计算库，广泛应用于数据科学和机器学习领域。为了验证这一说法，科学家进行了多项基准测试。首先在大数组加法运算中，NumExpr比NumPy快了约6倍；在蒙特卡洛模拟计算π和Sobel图像滤波器的测试中，分别实现了约20%和近两倍的性能提升；最后在傅里叶级数近似计算复杂周期函数时，NumExpr更是将速度提高了约5倍。尽管NumExpr未能完全达到宣传的15倍加速，但在多核CPU环境下几倍到数十倍的性能提升足以引起重视。这表明数据科学家在处理大量数据时可以考虑使用NumExpr，以显著提高计算效率。 Qwen3大语言模型的新突破 阿里云发布了其最新一代大语言模型Qwen3，这一模型在多项基准测试中表现出色，与当前顶级模型如DeepSeek-R1、Grok-3和Gemini-2.5-Pro性能相当。Qwen3系列包括旗舰型号Qwen3-235B-A22B和小型号Qwen3-30B-A3B及Qwen3-4B，其中中小型模型在参数激活量上更少，但性能仍优异。Qwen3的最大特点是支持“思考模式”和“非思考模式”，前者逐步推理后给出答案，适合复杂问题；后者则快速响应简单问题，注重速度。此外，Qwen3支持多语言，包括119种语言和方言，使其在全球范围内广泛应用。在预训练和后训练过程中，阿里云团队不断优化数据质量和模型结构，使得Qwen3具备更强的推理能力和更低的上下文限制，未来将继续从多个维度提升模型能力。 AutoRound量化工具的创新 随着大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的规模不断扩大，高效的部署成为一项技术挑战。英特尔公司推出的AutoRound为这一问题提供了有效的解决方案。作为一种仅权重的后训练量化（PTQ）工具，AutoRound利用带符号的梯度下降方法优化权重取整和裁剪范围，从而在低比特量化（如INT2到INT8）中保持较高准确性，减少性能损失。例如，在INT2精度下，AutoRound比现有的主流量化方法高出了2.1倍的相对准确度。AutoRound支持广泛的模型和设备，包括LLaMA、Qwen、Falcon等大型语言模型，以及超过10个视觉语言模型，可以运行在CPU、英特尔GPU和CUDA设备上。此外，该工具的量化过程非常高效，以720亿参数的模型为例，仅需37分钟就能完成量化。AutoRound的灵活配置选项进一步满足了不同场景的需求，用户可以通过命令行或API轻松集成该工具到现有工作流中。 业内评价与影响 这些进展在行业内引发了积极反响。对于NumExpr，业界认为其在多核CPU环境下的优化使其成为数据科学家的有力工具。Qwen3凭借其双模式设计和多语言支持，被广泛认为是未来人工通用智能（AGI）和人工超级智能（ASI）的重要一步，有望在未来的大语言模型竞赛中占据领先地位。AutoRound的发布更是被视为量化领域的一大突破，其高准确率和广泛兼容性为大型模型的高效部署提供了新的可能。业内人士普遍认为，这些工具和技术的发展将显著提升整个科技生态系统的性能和效率。 背景补充 这些技术的背后都有强大社群和公司的支持。NumExpr由Python科学计算社区成员开发，旨在优化数值计算的性能。阿里云作为中国领先的人工智能公司，其Qwen系列模型一直在性能和功能上不断提升，赢得了众多用户的认可。英特尔公司则是全球知名的半导体和信息技术公司，在AI领域持续推出创新产品，AutoRound是其最新的成果。这些进展不仅展示了技术的不断进步，也为未来的科技创新和发展奠定了坚实的基础。