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Slim - Llama是一种LLM专用集成电路（ASIC）处理器，它仅消耗4.69毫瓦就能处理30亿个参数，我们很快就会了解更多关于这个潜在的人工智能变革者的信息。（来源：https://www.techradar.com/pro/slim - llama - is - an - llm - asic - processor - that - can - tackle - 3 - bllion - parameters - while - sipping - only - 4.69mw - and - we - shall - find - out - more - about - this - potential - ai - game - changer - in - february - 2025）

讨论总结

该讨论围绕Slim - Llama这个LLM ASIC处理器展开。评论者们从不同角度对其进行探讨，包括技术层面如芯片面积、采用的技术、S - LUTs相关情况，也有对其性能、功耗、应用场景等实用性方面的讨论，还涉及到命名现象以及对其未来发展价值的疑问等。整体氛围比较活跃，各种观点都有一定的支持者。

主要观点

  1. 👍 S - LUTs可用于企业研究规划的4.69mW版本
    • 支持理由：在企业研究规划中有特定版本的应用价值。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Slim - Llama芯片采用三星28nm CMOS技术且芯片面积为20.25mm²
    • 正方观点：这是对芯片基本情况的描述，有助于大家了解该芯片。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Slim - Llama的3B参数存在误导，可能只是学术好奇
    • 解释：仅支持1和1.5 - bit模型，可能不具有实际应用价值。
  4. 💡 从功耗角度看Slim - Llama可能有现实应用场景如可穿戴设备等
    • 解释：4.69mW这个功耗指标适合一些低功耗需求场景。
  5. 💡 Slim - Llama在30亿模型下有3000毫秒的延迟，性能不佳
    • 解释：该延迟数据表明其性能可能存在问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 Hoppss：Look at all those S - LUTs running in parallel”
    • 亮点：直观地描述了S - LUTs并行运行的状态。
  2. “🤔 The chip features a total die area of 20.25mm², utilizing Samsung’s 28nm CMOS technology.”
    • 亮点：提供了Slim - Llama芯片的基本技术信息。
  3. “👀 FullstackSensei：The 3B is also a misnomer as it supports 1 and 1.5 - bit models only. This is nothing more than an academic curiosity.”
    • 亮点：对Slim - Llama处理器3B参数的质疑及对其性质的判断。
  4. “😉 I’m an idiot but won’t moving away from tokens make these ASICS worthless?”
    • 亮点：以一种自谦的方式提出对Slim - Llama未来价值的担忧。
  5. “🤠 Can we get a massively parallel pci card with like 25 of them to run a 70b model?”
    • 亮点：对Slim - Llama处理器性能的探索性设想。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。一方面存在认可和期待的声音，如认为这是芯片发展的有趣成果，期待其在几代后的发展表现，也有想要用其构建大规模并行PCI卡来运行大模型的设想；另一方面有不少质疑的声音，如对其宣称的功率数字、性能表现、3B参数的合理性等存在怀疑。主要分歧点在于对Slim - Llama处理器性能和实用性的看法，可能的原因是不同评论者的专业背景和关注重点不同，有些人从技术原理出发，有些人从实际应用场景出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Slim - Llama处理器是否会因背离tokens而失去价值的讨论可能会引发后续更多对其技术走向的探讨。
  • 潜在影响：如果Slim - Llama处理器真的存在性能和参数方面的问题，可能会影响相关领域对该类低功耗处理器的投资和研发方向；如果其在后续发展中克服这些问题，可能会对人工智能、可穿戴设备等相关领域产生积极的推动作用。

详细内容：

标题：Slim-Llama LLM ASIC 处理器引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于 Slim-Llama LLM ASIC 处理器的讨论引起了众多网友的关注。该帖子包含了相关的技术报道链接：https://www.techradar.com/pro/slim-llama-is-an-llm-asic-processor-that-can-tackle-3-bllion-parameters-while-sipping-only-4-69mw-and-we-shall-find-out-more-about-this-potential-ai-game-changer-in-february-2025 ，获得了大量的点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在该处理器的性能、潜在应用场景以及其存在的问题等方面。有人认为芯片的低功耗是其一大优势，可能适用于可穿戴设备、工业能源收集以及物联网传感器节点等领域；但也有人指出其性能似乎不够出色，比如存在较大的延迟，且在某些任务上可能表现不佳。

有用户分享道：“500KB 的 SRAM 和 1.6GB/s 的外部内存带宽。3B 也是一个不准确的说法，因为它只支持 1 和 1.5 位模型。这只不过是一个学术上的好奇而已。” 还有用户提到：“如果存在一个不错的 3B 1.5 位模型，我们都能在智能手机上以极快的速度运行。但 5 岁的双 Epyc Rome 处理器，每个 CPU 有 256MB 的 L3 缓存，运行速度会达到每秒数千个令牌，不知道这个能达到多少。”

对于其应用场景，有人表示怀疑，认为这像是一个在寻找问题的解决方案，也有人认为在智能设备控制等方面可能存在多样但尚未明确的用途。比如，有用户说：“这有可能是在边缘/无处不在的传感与计算/分析/监测应用中，相对于所消耗的功率而言，能力相对较高的存在。”

在讨论中也存在一些共识，比如大家都认同低功耗是该处理器的一个显著特点，但对于其能否真正在实际应用中发挥重要作用存在不同看法。特别有见地的观点认为，它或许能成为一种低代码/无代码的文本/语音交互界面。

然而，争议点也很明显。比如，关于其性能与功耗的平衡，有人认为数字对不上，功耗可能没有宣传的那么低；还有人质疑其能否适应未来技术的发展，担心会因为技术的变革而变得无用。

总之，关于 Slim-Llama LLM ASIC 处理器的讨论展示了大家对新技术的期待与担忧，也反映了在技术快速发展的背景下，人们对于创新产品的审慎态度。未来我们还需拭目以待，看它能否真正成为改变 AI 领域的“游戏规则改变者”。