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PowerInfer:上交大推出4090替代A100的推理引擎,仅相对降低18%的token生成速率
风清月明 2025-08-03 03:08:06 币资讯 已有人查阅
导读为了不改变原意而重写内容,需要将语言重写为中文,不需要出现原句本网站的编辑部PowerInfer的出现使得在消费级硬件上运行AI变得更加高效上海交大团队,刚刚推出超强CPU/GPULLM高速推理引擎PowerInfer。项目地址:https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer论文地址:https://ipads.se.sjtu.edu.cn/_media/publications/powerinfer-20231219.pdf速度有多快?在运行Falcon(ReLU)-4
为了不改变原意而重写内容,需要将语言重写为中文,不需要出现原句
本网站的编辑部
PowerInfer 的出现使得在消费级硬件上运行 AI 变得更加高效
上海交大团队,刚刚推出超强 CPU/GPU LLM 高速推理引擎 PowerInfer。

项目地址:https://github.com/SJTU-IPADS/PowerInfer

论文地址:https://ipads.se.sjtu.edu.cn/_media/publications/powerinfer-20231219.pdf
速度有多快?
在运行 Falcon (ReLU)-40B-FP16 的单个 RTX 4090 (24G) 上,PowerInfer 对比 llama.cpp 实现了 11 倍加速!

PowerInfer 和 llama.cpp 都在相同的硬件上运行,并充分利用了 RTX 4090 上的 VRAM。
在单个 NVIDIA RTX 4090 GPU 上的各种 LLM 中,PowerInfer 的平均 token 生成率为 13.20 个 token / 秒,峰值为 29.08 个 token / 秒,仅比顶级服务器级 A100 GPU 低 18%。


具体来说,PowerInfer 是一个用于本地部署 LLM 的高速推理引擎。它利用 LLM 推理中的高局部性来设计 GPU-CPU 混合推理引擎。其中热激活(hot-activated)神经元被预加载到 GPU 上以便快速访问,而冷激活(cold-activated)神经元(大部分)则在 CPU 上计算。这种方法显著减少了 GPU 内存需求和 CPU-GPU 数据传输。
PowerInfer 可以在配备单个消费级 GPU 的个人计算机 (PC) 上高速运行大型语言模型 (LLM) 。现在用户可以将 PowerInfer 与 Llama 2 和 Faclon 40B 结合使用,即将支持 Mistral-7B。
PowerInfer 设计的关键是利用 LLM 推理中固有的高度局部性,其特征是神经元激活中的幂律分布。

下图 7 展示了 PowerInfer 的架构概述,包括离线和在线组件。

这种分布表明,一小部分神经元(称为热神经元)跨输入一致激活,而大多数冷神经元则根据特定输入而变化。PowerInfer 利用这种机制设计了 GPU-CPU 混合推理引擎。

PowerInfer 进一步集成了自适应预测器和神经元感知稀疏算子,优化了神经元激活和计算稀疏性的效率。
看到这项研究后,网友激动的表示:单卡 4090 跑 175B 大模型不再是梦。

了解更多内容,请查看原论文。
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