我们目前打通了 LLaMA 到 CPU SIMD/Vector 平台的通路，使用 X86 AVX512 进行初步的测试。用于 Vector Dialect 的跨平台性，Arm Neon 和 RISC-V Vector Extesion 也是可以天然支持的，我们正在进行广泛测试。同时我们也在支持尝试将 Buddy Compiler 中的 Gemmini 加速器支持对接到大模型推理的通路上。此外，GPU 的...
Llama 2是一个用于深度学习的分布式推理引擎,能够在CPU上高效地进行大规模模型的推理。我们将通过一个玩具示例来演示这个过程,以便读者更好地理解分布式推理的基本概念和技术。首先,我们需要安装Llama 2和PySpark。Llama 2是一个基于C++的库,因此我们需要使用llama.cpp文件。PySpark是Apache Spark的一部分,它提供了Python...
llm已经展示了出色的能力，但是它需要大量的CPU和内存，所以我们可以使用量化来压缩这些模型，以减少内存占用并加速计算推理，并且保持模型性能。我们将通过将权重存储在低精度数据类型中来降低模型参数的精度。工具和数据 下图是我们将在这个项目中构建的文档知识问答应用程序的体系结构。我们的测试文件是177页的曼联足球俱...
我是用RTX 4090和Intel i9-12900K CPU的推理速度示例 对于CPU来说,LLaMA也是可以用的,但是速度会很慢,而且最好不要进行训练,只能进行推理,下面是,13B模型在不同CPU上推理速度列表 各个系统的配置和性能可能会有所不同。最好对不同的设置进行实验和基准测试,以找到最适合您特定需求的解决方案,上面的测试仅供参考。
这台 PC 可能比你的年龄还大，要知道它已经是 26 年前的硬件了，配备英特尔奔腾 2 CPU 和 128MB 的内存。该项目是一个名为 EXO Labs 组织的一次大胆尝试，其证明了如果 Llama 模型能在 26 年前的硬件上跑通，那么它可以在任何地方运行。为了证明这是真实发生的，EXO Labs 还放出了一段视频。视频显示一台...
对于具有卸载功能的 ZeRO-2 和 ZeRO-3，他们分别将优化器状态和优化器状态 + 模型卸载到 CPU RAM。对于量化，他们使用了具有双重量化的 4bits 配置。此外报告了 NVLink 失效时 RTX3090 的性能（即所有数据通过 PCIe 总线传输）。结果如下表 III 所示。研究者通过最大化每种方法的批大小以获得最大吞吐量，...
对于模拟、科学研究和人工智能等显存密集型HPC应用，H200更高的显存带宽可确保高效地访问和操作数据，与CPU相比，获得结果的时间最多可加快110倍。相较于H100，H200在处理高性能计算的应用程序上也有20%以上的提升。而对于用户来说非常重要的推理能耗，H200相比H100直接腰斩。这样，H200能大幅降低用户的使用成本，继续让...
CTranslate2 是一个 C++ 和 Python 库,用于使用 Transformer 模型进行高效推理。在 CPU 和 GPU 上快速高效地执行,支持多种 CPU 架构,一些优化技术:layer fusion, padding removal, batch reordering, in-place operations, caching mechanism。支持并行和异步执行。缺乏对适配器(LoRA、QLoRA 等)的支持。
Neural Magic 的使命是让企业能够在标准 CPU 基础设施上高效部署深度学习模型,如 Llama 2。在我们最近与奥地利科技研究院 (ISTA)的合作研究论文“Sparse Fine-Tuning用于大型语言模型推理加速”中,我们展示了将剪枝和量化与 Neural Magic 的 DeepSparse(一个稀疏感知推理运行时)相结合,可以在 CPU 上加速 LLM 推理且...
使用GGML和LangChain在CPU上运行量化的llama2 Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1,训练所用的 token 翻了一倍,已经达到了 2 万亿,对于使用大模型最重要的上下文长度限制,Llama 2 也翻了一倍。 在本文,我们将紧跟趋势介绍如何在本地CPU推理上运行量化版本的...