上海交通大学の IPADS 研究室は最近、PowerInfer フレームワークをリリースしました。この画期的な成果により、消費者向けハードウェアでの大規模な言語モデルの動作効率が大幅に向上しました。 PowerInfer フレームワークは、モデルの量子化を必要とせず、FP16 精度を維持することなく、80GA100 の推論速度を 11 倍向上させることができます。これは、大規模な言語モデルをパーソナル コンピューター上で実行することがもはや遠い夢ではないことを意味し、大規模なモデルの普及と応用に対する強力な技術サポートを提供します。
上海交通大学の IPADS 研究室は、定量化を必要とせずに 80GA100 ライブ推論の速度を 11 倍向上させる PowerInfer フレームワークをリリースしました。 FP16 の精度を使用して、パーソナル コンピューター上で大規模なモデルを実行する際のボトルネックを解決します。 PowerInfer は温かく歓迎され、消費者グレードのハードウェア上で大規模なモデルをアプリケーションするための新しいソリューションを提供します。
PowerInfer フレームワークのリリースにより、パーソナル コンピュータ上の大規模モデルの実行速度が遅いという問題が解決され、大規模モデルのアプリケーションがより便利で広範な段階に向けて一歩前進しました。 その効率性と利便性により、大型モデル技術の応用と開発が大幅に促進され、個々のユーザーや開発者により豊かな体験とより幅広い可能性がもたらされます。