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你好！

回顾目前为止关于 NPUs 的讨论，似乎当前的 NPUs 由于带宽限制，对本地 LLMs 并不是特别有用。所以我想知道，你对下一代规格有什么看法？在我们看到的量化方面的进步（例如 Gemma 2/无矩阵乘法论文）之间，你认为我们是否会看到运行本地模型的能力成为软件开发的标配（就像能够假设互联网连接慢慢成为一种常态）？

“Strix Halo，它有一个 256 位的 RAM 接口，为 45-50 TOPS 的 NPU 提供了 273GB/s 的带宽” <- AMD

“Intel 将两组 LPDDR5X-8500 内存直接放置在芯片封装上，配置为 16GB 或 32GB，以减少延迟和板面积，同时将内存 PHY 的功耗降低高达 40%。内存通过四个 16 位通道通信，每个芯片的吞吐量高达 8.5 GT/s。” <- Intel Lunar Lake

本质上，你认为 NPUs 实际上会很快变得对运行小型模型（约 8B）有用吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于神经处理单元（NPUs）在本地大型语言模型（LLMs）中的应用前景。参与者普遍认为，尽管当前NPUs因带宽限制对本地LLMs的实用性有限，但未来的技术进步，特别是量化技术的提升，有望改变这一现状。讨论中还涉及了NPUs与GPU的成本比较、低功耗优势以及隐私问题，指出NPUs可能在低成本工作站市场首先取得进展，并逐渐普及到更广泛的应用。此外，AMD和Intel的最新技术进展也被提及，显示了NPUs在内存带宽和处理能力上的潜在提升。

主要观点

  1. 👍 当前NPUs对本地LLMs的实用性有限
    • 支持理由：主要受限于带宽和性能。
    • 反对声音：未来技术进步可能改变这一现状。
  2. 🔥 未来NPUs技术有望提高对LLMs的支持能力
    • 正方观点：量化技术和内存带宽的提升将使NPUs更适用于本地模型运行。
    • 反方观点：市场需求和成本问题仍需解决。
  3. 💡 NPUs可能在低成本工作站市场首先取得进展
    • 解释：成本和功耗优势使其在这一领域具有潜力。
  4. 💡 NPUs与GPU相比在成本和功耗方面具有优势
    • 解释：但在性能上可能不及GPU。
  5. 💡 NPUs的进一步发展可能需要解决内存限制和量化问题
    • 解释：技术进步和市场需求将是关键。

金句与有趣评论

  1. “😂 Not the current generation, but for sure later generations.”
    • 亮点：对未来NPUs的乐观预期。
  2. “🤔 I think we’re missing the point here. LLMs running locally aren’t a big deal for most users.”
    • 亮点：指出当前用户对本地运行LLMs的需求不高。
  3. “👀 The Hailo H10 (not yet released) will be able to run 7B models on chip.”
    • 亮点：提及未来NPUs的技术潜力。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为乐观，尽管存在对当前NPUs实用性的质疑，但普遍认为未来的技术进步将带来改变。主要分歧点在于NPUs的性能提升和市场需求，以及隐私问题的重要性。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化技术的进一步发展可能成为推动NPUs实用性的关键。
  • 潜在影响：NPUs的普及可能改变软件开发和AI应用的格局，特别是在低成本和低功耗领域。