微軟開源 bitnet.cpp:不靠 GPU 本地運行千億參數(shù) AI 模型
IT之家 10 月 19 日消息,科技媒體 marktechpost 昨日(10 月 18 日)發(fā)布博文,報道稱微軟公司開源了 bitnet.cpp,這是一個能夠直接在 CPU 上運行、超高效的 1-bit 大語言模型(LLM)推理框架。
用戶通過 bitnet.cpp框架,不需要借助 GPU,也能在本地設(shè)備上運行具有 1000 億參數(shù)的大語言模型,實現(xiàn) 6.17 倍的速度提升,且能耗可以降低 82.2%。
傳統(tǒng)大語言模型通常需要龐大的 GPU 基礎(chǔ)設(shè)施和大量電力,導(dǎo)致部署和維護(hù)成本高昂,而小型企業(yè)和個人用戶因缺乏先進(jìn)硬件而難以接觸這些技術(shù),而 bitnet.cpp框架通過降低硬件要求,吸引更多用戶以更低的成本使用 AI 技術(shù)。
bitnet.cpp支持 1-bit LLMs 的高效計算,包含優(yōu)化內(nèi)核以最大化 CPU 推理性能,且當(dāng)前支持 ARM 和 x86 CPU,未來計劃擴展至 NPU、GPU 和移動設(shè)備。
根據(jù)初步測試結(jié)果,在 ARM CPU 上加速比為 1.37x 至 5.07x,x86 CPU 上為 2.37x 至 6.17x,能耗減少 55.4% 至 82.2%。
bitnet.cpp的推出,可能重塑 LLMs 的計算范式,減少對硬件依賴,為本地 LLMs(LLLMs)鋪平道路。
用戶能夠在本地運行模型,降低數(shù)據(jù)發(fā)送至外部服務(wù)器的需求,增強隱私保護(hù)。微軟的“1-bit AI Infra”計劃也在進(jìn)一步推動這些模型的工業(yè)應(yīng)用,bitnet.cpp在這一進(jìn)程中扮演著重要角色。
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