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https://x.com/sdianahu/status/1833186687369023550?

讨论总结

本次讨论主要围绕Deepsilicon公司开发的神经网络技术展开，该公司声称其技术能够在减少5倍RAM使用的情况下，实现约20倍的速度提升。讨论内容涵盖了技术优势、硬件支持、市场竞争、投资策略等多个方面。评论者们对Deepsilicon的技术潜力表示了浓厚的兴趣，同时也提出了一些担忧，如模型扩展性、经济性以及与未来优化的兼容性问题。此外，讨论还涉及了Y Combinator的投资策略、边缘市场和便携式机器学习项目的潜力，以及三元模型在GPU上的运行潜力。总体而言，讨论氛围较为积极，但也存在一定的争议和不确定性。

主要观点

  1. 👍 Deepsilicon开发专用硬件以提高神经网络的运行效率
    • 支持理由：通过定制硅芯片和自研软件，显著减少RAM使用并提高运行速度。
    • 反对声音：硬件只能运行特定类型的网络，限制了其应用范围。
  2. 🔥 BitNet-1.58b缺乏硬件支持，导致无法充分发挥其优势
    • 正方观点：Deepsilicon的目标是通过开发专用硬件来解决这一问题。
    • 反方观点：基础模型公司可能不会采用1.58比特的训练方法。
  3. 💡 Deepsilicon特别关注边缘设备市场，而非服务器市场
    • 解释：边缘设备市场对低功耗和高效率的需求更为迫切。
  4. 👀 存在模型扩展性、经济性和未来优化兼容性等潜在风险
    • 解释：评论者对Deepsilicon的技术在更大规模应用中的表现表示担忧。
  5. 🚀 Deepsilicon的技术可能在减少RAM使用和提高计算速度方面具有显著优势
    • 解释：尽管面临GPU架构依赖的挑战，但其潜在优势不容忽视。

金句与有趣评论

  1. “😂 The motivation for this startup is that BitNet-1.58b performs well but lacks hardware support to fully realize gains.”
    • 亮点：指出了Deepsilicon技术创新的初衷和面临的挑战。
  2. “🤔 20x faster is just the beginning for this approach, they likely didn’t optimize their design/current neural networks that they want to run do not allow further changes.”
    • 亮点：评论者对Deepsilicon技术的未来优化空间持乐观态度。
  3. “👀 Custom hardware targets are providers, and this will be a very hard sell since it can only run one specific type of nets, regardless of how fast.”
    • 亮点：指出了Deepsilicon定制硬件在市场推广中可能面临的困难。
  4. “💡 It seems possible they could also reduce the power requirements for inference by quite a bit.”
    • 亮点：评论者推测Deepsilicon技术在能耗优化方面的潜力。
  5. “🚀 I have a feeling that those highly invested in GPU-based architectures are going to scoff at this until it has realized potential at scale.”
    • 亮点：指出了Deepsilicon技术在GPU架构依赖环境下的推广挑战。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，评论者们对Deepsilicon的技术潜力表示了浓厚的兴趣和认可。然而，也存在一定的担忧和争议，主要集中在技术的市场推广、硬件支持、模型扩展性以及与未来优化的兼容性等方面。这些担忧可能源于Deepsilicon技术的小众性质和市场竞争的激烈程度。

趋势与预测

  • 新兴话题：Deepsilicon技术在边缘设备市场的应用潜力，以及三元模型在GPU上的运行优化。
  • 潜在影响：如果Deepsilicon技术能够在更大规模应用中展现出实际效果，可能会对神经网络计算领域产生深远影响，尤其是在能耗优化和运行速度提升方面。此外，其技术也可能推动边缘设备市场的发展，为便携式机器学习项目提供新的解决方案。

详细内容：

标题：DeepSilicon 研发新成果引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于 DeepSilicon 的帖子引起了广泛关注。该帖子（https://x.com/sdianahu/status/1833186687369023550?）提到 DeepSilicon 运行神经网络时能够节省 5 倍内存并提速约 20 倍，他们正在开发相关软件和定制硅片。此帖获得了众多的点赞和评论，引发了一系列热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，对于这家初创公司来说，BitNet-1.58b 表现出色但缺乏硬件支持以充分发挥优势。比如，在 GPU 上解码若使用矩阵乘法实际上是计算受限的。有用户分享道：“BitNet 作者假设更专业的硬件可以解决这个问题（对于三元值，技术上甚至不需要矩阵乘法，只需要加法和减法）。”

也有人提到 DeepSilicon 基本是在开发这种专业硬件，并瞄准边缘设备设置。但存在一些风险，比如不清楚 BitNet 是否能很好地扩展到更大的模型；随着模型的增长，在边缘为大型模型提供服务的经济性不明确；不确定基础模型公司是否会以 1.58 位训练未来的模型；使用定制硅片可能无法整合未来的优化。

有人记得曾看到一个图表质疑即使是 70B 是否会通过此技术得到改进，但认为改进可能只是推理速度。即使是 1:1，似乎也能节省 VRAM。

有人对 Y 组合器持谨慎态度，认为他们给任何有不错想法的常春藤联盟辍学生提供资金的做法令人担忧。也有人觉得这是在开拓边缘市场，是个不错的举动。

关于量化是否会降低准确性，有人认为关键是从头开始训练模型，量化会降低准确性，但从头开始训练的模型似乎能达到与 fp16 相当的性能。还有人探讨了更极端的 0.68 位权重的实验方法。

有人测试语言翻译时发现量化变得不可用，而有人解释说 BitNet 不是量化，而是不同的训练范式。

有人认为 20 倍的提速只是个开始，他们可能还未优化设计，当前的神经网络也不允许进一步改变。

有人指出定制硬件只能运行一种特定类型的网络，很难推销。但也有人认为如果好处巨大，行业可能会破例。

有人觉得在创建定制硬件之前，投资训练大规模的 BitNet 可能更好。

总体而言，大家对于 DeepSilicon 的创新成果既有期待也有担忧，不同观点激烈碰撞。但无论如何，这一话题都激发了大家对于技术发展和创新的深入思考。