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微软开源 1.58bit 推理框架:千亿参数模型量化后单 CPU 可跑,速度每秒 5-7 个 token

微软开源 1bit 大模型推理框架!现在 1000 亿参数大模型量化后单 CPU 可跑,速度可达每秒 5-7 个 token。比如在苹果 M2 新品上运行 BitNet b1.58 3B 模型,be like:就是今年爆火论文 The Era of 1-bit LLMs 的官方代码实现,开源不到一周 GitHub 已揽获 7.9k Star。

微软开源 bitnet.cpp 1-bit LLM 推理框架:不靠 GPU 可本地运行千亿参数 AI 模型,能耗最多降低 82.2%

科技媒体 marktechpost 昨日(10 月 18 日)发布博文,报道称微软公司开源了 bitnet.cpp,这是一个能够直接在 CPU 上运行、超高效的 1-bit 大语言模型(LLM)推理框架。用户通过 bitnet.cpp 框架,不需要借助 GPU,也能在本地设备上运行具有 1000 亿参数的大语言模型,实现 6.17 倍的速度提升,且能耗可以降低 82.2%。传统大语言模型通常需要庞大的 GPU 基础设施和大量电力,导致部署和维护成本高昂,而小型企业和个人用户因缺乏先进硬件而难以接触这些技术,而 bitnet.cpp 框架通过降低硬件要求,吸引更多用户以更低的成本使用 AI 技术。

手机跑大模型提速 4-5 倍:微软亚研院开源新技术 T-MAC,有 CPU 就行

有 CPU 就能跑大模型,性能甚至超过 NPU / GPU!没错,为了优化模型端侧部署,微软亚洲研究院提出了一种新技术 —— T-MAC。这项技术主打性价比,不仅能让端侧模型跑得更快,而且资源消耗量更少。咋做到的??在 CPU 上高效部署低比特大语言模型一般来说,要想在手机、PC、树莓派等端侧设备上使用大语言模型,我们需要解决存储和计算问题。常见的方法是模型量化,即将模型的参数量化到较低的比特数,比如 4 比特、3 比特甚至更低,这样模型所需的存储空间和计算资源就会减少。不过这也意味着,在执行推理时,需要进行混合精

英伟达黄仁勋解读“CEO 数学”:花小钱,办大事

英伟达首席执行官黄仁勋日前在 2024 台北电脑展前夕提出了一个有趣的概念 ——“CEO 数学”。“买得越多,省得越多,” 黄仁勋在演讲中表示,“这就是 CEO 数学,它并不完全准确,但却很有效。”乍一听让人困惑?黄仁勋随后解释了这个概念的含义。他建议企业同时投资图形处理器 (GPU) 和中央处理器 (CPU)。这两种处理器可以协同工作,将任务完成时间从“100 个单位缩短到 1 个单位”。因此,从长远来看,增加投资反而能节省成本。这种结合使用 CPU 和 GPU 的做法在个人电脑领域已经很普遍。“我们往一台 10

4090成A100平替?上交大推出推理引擎PowerInfer,token生成速率只比A100低18%

机器之心报道机器之心编辑部PowerInfer 使得在消费级硬件上运行 AI 更加高效。上海交大团队,刚刚推出超强 CPU/GPU LLM 高速推理引擎 PowerInfer。项目地址::?在运行 Falcon (ReLU)-40B-FP16 的单个 RTX 4090 (24G) 上,PowerInfer 对比 llama.cpp 实现了 11 倍加速!PowerInfer 和 llama.cpp 都在相同的硬件上运行,并充分利用了 RTX 4090 上的 VRAM。在单个 NVIDIA RTX 4090 GPU

AMD 的下一代 GPU 是 3D 集成的超级芯片:MI300 将 13 块硅片组合为一个芯片

编辑 | 白菜叶AMD 在近日的 AMD Advancing AI 活动中揭开了其下一代 AI 加速器芯片 Instinct MI300 的面纱,这是前所未有的 3D 集成壮举。MI300 将为 El Capitan 超级计算机提供动力,它是一个集计算、内存和通信于一体的夹层蛋糕,有三片硅片高,可以在这些硅平面之间垂直传输多达 17 TB 的数据。它可以使某些机器学习关键计算的速度提高 3.4 倍。该芯片与 Nvidia 的 Grace-Hopper 超级芯片和英特尔的超级计算机加速器 Ponte Vecchio

专访AMD芯片架构师Sam Naffziger:Chiplet将如何影响芯片制造

这五年来,处理器领域发生的变化是深刻的,从单片硅芯片变成了小型 chiplet 的组合 —— 这些小型 chiplet 组合起来能像单片大芯片一样运作。

谷歌、Facebook频繁发现CPU内核不可靠,出现无法预测计算错误

最近谷歌和 Facebook 两大公司频繁检测到 CPU 在一些情况下会以无法预测的方式出现计算错误。

有bug!PyTorch在AMD CPU的计算机上卡死了

AMD,No?PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。
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