为了缓解这种情况,对于使用 4 位量化的模型,PowerInfer-2 会延迟第二个 4KB 读取,直到获得门-神经元乘法的结果。具体来说,PowerInfer-2 使用预测器来确定门矩阵中神经元的激活,并根据此信息启动包的第一部分加载。之后,如果门-神经元的输出(激活函数)非零,PowerInfer-2 将继续加载包的第二部分,从而最大限度地...
此外PowerInfer-2.0还针对手机UFS 4.0存储的性能特点,设计了专门的模型存储格式,提高读取性能。 最后再来看一下实测成绩,使用一加12和一加Ace 2两款测试手机,在内存受限的情况下,PowerInfer-2.0的预填充速度都显著高于llama.cpp与LLM in ...
和分离式推理方法类似的,PowerInfer2 这里也用了类似的方法,就是将 Prefill 放在 NPU,Decode 放在 CPU,NPU 和 CPU 是有共享内存DRAM 的。 这里有个有趣的地方,因为这个手机 NPU 不支持量化权重的直接计算,PowerInfer-2 在 NPU 计算之前使用 CPU 内核对数据进行去量化。也就是说 NPU 在读取数据的时候读的是 ...
此外PowerInfer-2.0还针对手机UFS 4.0存储的性能特点,设计了专门的模型存储格式,提高读取性能。 最后再来看一下实测成绩,使用一加12和一加Ace 2两款测试手机,在内存受限的情况下,PowerInfer-2.0的预填充速度都显著高于llama.cpp与LLM in a Flash(简称“LLMFlash”): 解码阶段同样是PowerInfer-2.0占据很大优势。特别...
PowerInfer-2:上海交大的研究,让智能手机可以流畅运行Mixtral 8x7B 大小的模型。 PowerInfer-2解决了在智能手机上实现大型语言模型(LLMs)高速推理的挑战,特别是对于超出设备内存容量的模型。其关键创新在于...
最后再来看一下实测成绩,使用一加12和一加Ace 2两款测试手机,在内存受限的情况下,PowerInfer-2.0的预填充速度都显著高于llama.cpp与LLM in a Flash(简称“LLMFlash”): 解码阶段同样是PowerInfer-2.0占据很大优势。特别是对于Mixtral 47B这样的大模型,也能在手机上跑出11.68 tokens/s的速度: ...
PowerInfer-2 是一个专门为智能手机设计的创新框架，旨在实现LLMs的高速度推理，即使对于那些模型大小超过设备内存容量的情况也是如此。PowerInfer-2成功的关键在于其能够利用现代智能手机中异构的计算、内存和I/O资源。通过将传统的矩阵计算分解为细粒度的神经元簇计算，PowerInfer-2显著提高了推理速度和效率。PowerInfer...
【PowerInfer-2:专为智能手机设计的高性能大型语言模型推理框架,支持高达47B参数的MoE模型,速度高达每秒11.68个token,比现有框架快22倍。即使在7B模型上,通过在手机上放置50%的FFN权重,也能保持领先速度】 ...
PowerInfer-2通过引入分段缓存和细粒度的神经元簇级流水线技术,优化了I/O读取吞吐量并最小化了I/O操作,从而提高了整体的推理性能。 4.4 Neuron-Cluster-Level Pipeline 尽管引入了有效存储活跃神经元的神经元缓存,推理过程仍然不可避免地会引发对未缓存神经元的I/O操作。为了优化I/O读取吞吐量并最小化I/O操作,...
上交大发布LLM推理框架PowerInfer-2 与llama.cpp比提速29倍 手机流畅运行470亿Mixtral, 视频播放量 1680、弹幕量 0、点赞数 39、投硬币枚数 1、收藏人数 77、转发人数 22, 视频作者 龙哥ai炼丹, 作者简介 帮程序员+ai能力,帮算法+工程能力,帮老板+ai思维一身AI技术全靠背