Генеративные модели большого языка (LLM) используются все более широко, и их эффективная работа зависит от мощных вычислительных мощностей. Появился PowerInfer. Это инновационный гибридный механизм вывода графического процессора и процессора, предназначенный для повышения скорости работы и эффективности LLM на обычных компьютерах. PowerInfer умело использует преимущества процессора и графического процессора для предварительной загрузки нейронов, активируемых в холодном состоянии, в центральный процессор и нейронов, активируемых в горячем режиме в графический процессор, тем самым обеспечивая быстрый доступ и вычисления. Эта технология устраняет узкое место производительности LLM на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, предоставляя пользователям более удобный и эффективный опыт.
Генеративные модели большого языка известны своей выдающейся производительностью в различных задачах, включая сложную обработку естественного языка, творческое письмо, ответы на вопросы и генерацию кода. LLM запускается на простых в использовании локальных системах, включая домашние ПК с графическими процессорами потребительского уровня. Понятно, что PowerInfer — это гибридный механизм вывода графического процессора и процессора, который использует это понимание. Он предварительно загружает нейроны, активированные в холодном состоянии, в ЦП для вычислений, а нейроны, активированные в горячем режиме, — в графический процессор для немедленного доступа. После оценки PowerInfer также показал, что он работает в 11,69 раз быстрее, чем текущая система llama.cpp, сохраняя при этом точность модели. Таким образом, PowerInfer значительно повышает скорость вывода LLM, демонстрируя свою производительность как настольный компьютер с ограниченными возможностями графического процессора.
Появление PowerInfer знаменует собой новую веху в применении LLM на обычных компьютерах. Значительное улучшение производительности и сохранение точности модели обеспечивают пользователям более плавную и удобную работу с искусственным интеллектом, а также открывают больше возможностей для приложений LLM в будущем.