Часто разработчики сталкиваются с ограничениями в вычислительных ресурсах, что приводит к низкой скорости генерации токенов при работе с языковыми моделями. Это серьёзное препятствие для эффективного использования ИИ в реальном времени. Однако недавно появилась технология PowerInfer, предлагающая решение этих проблем, оптимизируя работу с языковыми моделями на потребительском оборудовании.

PowerInfer, разработанный SJTU-IPADS, представляет собой решение для ускорения и оптимизации работы крупных языковых моделей (LLMs) на локальных компьютерах с потребительскими GPU. Этот инструмент предоставляет специалистам возможность эффективно использовать мощные ИИ-модели, минимизируя затраты и сложности, обычно связанные с их развертыванием и использованием.

Основные Характеристики PowerInfer:

- Локально-центричный дизайн: Использует принципы разделения "горячих" и "холодных" нейронов, оптимизируя использование памяти и вычислительных ресурсов.
- Гибридное использование CPU/GPU: Обеспечивает сбалансированную загрузку между CPU и GPU, что способствует повышению скорости обработки данных.
- Простота интеграции и локального развертывания: Совместимость с популярными ReLU-sparse моделями, упрощение процесса локального развертывания на потребительском оборудовании.

PowerInfer значительно повышает доступность и эффективность LLM, делая их более пригодными для широкого круга пользователей, включая малый и средний бизнес, исследователей и разработчиков. Он обеспечивает низкую задержку вывода и высокую скорость обработки, что является ключевым для задач, требующих быстрых ответов от локальных языковых моделей.