Generative Large Language Models (LLM) werden immer häufiger eingesetzt und ihr effizienter Betrieb beruht auf leistungsstarker Rechenleistung. PowerInfer ist eine innovative GPU-CPU-Hybrid-Inferenz-Engine, die die Laufgeschwindigkeit und Effizienz von LLM auf normalen Computern verbessern soll. PowerInfer nutzt geschickt die Vorteile von CPU und GPU, um kaltaktivierte Neuronen auf der CPU und heißaktivierte Neuronen auf der GPU vorab zu laden und so einen schnellen Zugriff und schnelle Berechnungen zu erreichen. Diese Technologie überwindet den Leistungsengpass von LLM auf Geräten mit begrenzten Rechenressourcen und bietet Benutzern ein komfortableres und effizienteres Erlebnis.
Generative große Sprachmodelle sind für ihre herausragende Leistung bei einer Vielzahl von Aufgaben bekannt, darunter komplexe Verarbeitung natürlicher Sprache, kreatives Schreiben, Beantwortung von Fragen und Codegenerierung. LLM wurde auf benutzerfreundlichen lokalen Systemen ausgeführt, darunter Heim-PCs mit GPUs der Verbraucherklasse. Es versteht sich, dass es sich bei PowerInfer um eine GPU-CPU-Hybrid-Inferenz-Engine handelt, die sich dieses Verständnis zunutze macht. Sie lädt kaltaktivierte Neuronen zur Berechnung auf die CPU und heißaktivierte Neuronen für den sofortigen Zugriff auf die GPU. Bei der Evaluierung zeigte PowerInfer außerdem, dass es 11,69-mal schneller läuft als das aktuelle llama.cpp-System und dabei die Modelltreue beibehält. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PowerInfer die LLM-Inferenzgeschwindigkeit erheblich verbessert und seine Leistung als Desktop-Computer mit eingeschränkten GPU-Funktionen unter Beweis stellt.
Das Aufkommen von PowerInfer markiert einen neuen Meilenstein in der Anwendung von LLM auf gewöhnlichen Computern. Seine deutliche Leistungsverbesserung und die Beibehaltung der Modelltreue sorgen für ein reibungsloseres und komfortableres KI-Erlebnis für Benutzer und kündigen auch mehr Möglichkeiten für LLM-Anwendungen in der Zukunft an.