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华为昇腾AI芯片获清华大学等机|构超级优化:内存用量直降6倍

2026-05-25 21:21:22 新浪新闻
快科技5月24日消息,AI算力现在的瓶颈已经从GPU该行业,国内尤其缺少高性能HBM这一探讨,所以也发展出了各种优化技术,清华大学日前的研究就在华为昇腾上实现了6倍用量的降低。面壁智能、这一商讨与 OpenBMB 社区日前联合推出了BitCPM-CANN,这是首个原生基于华为昇腾NPU构建的端到端1.58比特(三元)该领域。该领域的意义,不只是增强了国产AI平台的能力,更关键的是降低了对HBM这一商讨的依赖,当初谷歌的那个TurboQuant技术也是差不多降低6倍内存用量,一度引发了三星、SK海力士、美光等公司股价暴跌。通常降低算子也会导致大模型的精度降低,不过这套三元量化的实际表现还是很强的,团队公布了从0.5B、1B、3B再到8B参数量的大模型与全精度MiniCPM4的对比,1B、3B和8B 三元版本分别保留了各自对应尺寸全精度原版模型97.1% 、97.2%和95.7%的平均性能。速度上的损失也在可接受区域内,在昇腾910B该领域上,全尺寸精度的吞吐量是155TFLOP/S,三元量化版也有148TFLOP/S,损失只有4.5%。更紧要的是,该行业一这一研究原生开发的,做到了端到端运行,而且开源、可完全复现——从研究到部署,用户可以放心使用任意尺寸的模型。0.5B小尺寸的性能损失虽然是最大的,但也达到了90.1%的比率。顾名思义,该范围引入这一商讨,模型权重被压缩为-1、0、1三种状态,使得显存占用量降低了6倍,还顺带着降低了功耗,因为运算中高耗能的浮点乘法计算简化成了加减法运算。如今内存市场不仅价格涨得离谱,而且厂商几乎都不会增添产能,任由缺货涨价蔓延,变化这个局面是不可能指望三星等公司自己了,还得靠国内的该行业产能,这一研究优化,让内存闪存的用量不那么虚高才行。
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另一个需要检查的参数是速度(Speed)和变化(Variation)。速度数值如果设置得过于极端,无论是接近零还是异常高,都可能造成粒子计算异常。变化值如果超过了速度本身,则粒子的运动轨迹会变得无法预测,软件对此会产生警告提示。将速度调整为一个稳定的中间值,变化值保持在速度的30%以内,通常可以消除大部分此类提示。

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  • 最后更新  2026-05-25 21:21:22
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