揭开AI世界的神秘面纱：PowerInfer 文献解析

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🚀 作为AI世界的一位探险者，我们时常发现一些激动人心的突破，其中最新的一项就是PowerInfer。这项技术能够在个人计算机上利用普通的GPU进行高速的大型语言模型推断，这将为我们的生活带来怎样的改变呢？

背景

Generative large language models (LLMs) 已经成为人们关注的焦点。这些模型在创造性写作、高级代码生成以及复杂的自然语言处理任务中表现出了卓越的能力。然而，传统上这些模型需要在配备高端昂贵的服务器级GPU的数据中心进行部署。与此同时，越来越多的人们希望在更易接触的本地平台上运行LLMs，尤其是配备消费级GPU的个人电脑。这种转变是由对增强数据隐私、模型定制化以及减少推断成本的需求驱动的。

然而，将LLMs部署在消费级GPU上也带来了重大挑战，主要是由于其巨大的内存需求。LLMs通常以自回归 Transformer 的形式顺序生成文本标记，每个标记需要访问包含数千亿参数的整个模型。因此，推断过程受到 GPU 内存容量的限制，特别是在本地部署中，每次处理单个请求时（通常一次只有一个请求）会留下极少的机会进行并行处理。

PowerInfer：改变游戏规则

PowerInfer是一种高速的 LL 微观形态推断系统，经过精心设计，能够利用LL推断中固有的高度局部性。它的关键想法是通过将频繁激活的神经元分配到 GPU，而将不经常激活的神经元分配到 CPU，从而最大程度地减少 GPU 的内存需求，提高推断速度。

快人一步：PowerInfer的内部工作原理

PowerInfer的工作原理基于两个关键见解：一是LL推断中存在的高局部性，二是CPU和GPU的协同执行。它通过离线和在线组件实现神经元分配策略，并结合神经元感知运算符，从而有效地管理GPU和CPU之间的计算负载。

实验结果

PowerInfer在高端PC上的表现令人印象深刻。与传统方法相比，PowerInfer的推断速度提高了7.23倍，具有显著的优势。在低端PC上，PowerInfer的性能提升略有降低，但仍然达到了5.01倍的提速。此外，PowerInfer还支持压缩后的LLMs，如INT4量化模型，其性能提升了2.89倍。此外，PowerInfer还支持不同的批处理大小，当批处理大小小于32时，PowerInfer的性能提升最为显著，达到了6.08倍的提速。

结语

PowerInfer的问世，为AI领域注入了新的活力，让人们看到了在个人计算机上进行高速大型语言模型推断的可能性。这项技术不仅提升了推断速度，还为本地部署提供了更加灵活的选择。我们对于未来这项技术的应用前景充满期待。

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