原贴链接

基本上就是标题所问的。我知道这个帖子https://github.com/flawedmatrix/mamba-ssm，它针对仅使用CPU的设备优化了MAMBA，但除此之外，我不知道其他的相关成果。

讨论总结

该讨论围绕CPU - only的大型语言模型（LLM）架构展开。从多个角度进行了分析，包括CPU和GPU在处理LLM相关任务时的性能差异、不同CPU的适用性及其在运行LLM时的瓶颈、一些可能适用于CPU - only的LLM架构或项目，同时也探讨了CPU - only架构的发展方向以及与GPU相关的竞争等，氛围积极且充满技术干货。

主要观点

  1. 👍 CPU - only LLM有独特之处，就像特殊优化后的劳斯莱斯
    • 支持理由：形象地表达出CPU - only LLM架构的特殊优势
    • 反对声音：无
  2. 🔥 CPU虽有优化但GPU对深度学习架构运算更快
    • 正方观点：深度学习架构依靠大量FLOPS，GPU的并行能力使其能处理大量FLOPS
    • 反方观点：无
  3. 💡 12通道EPYC适用于CPU - only的LLM架构相关情况，8通道Zen4 Threadripper对普通人适用
    • 解释：从不同用户需求角度提出适用的CPU类型
  4. 💡 在一定阈值之上，LLM运算速度的差异可能不被在意
    • 解释：当运算速度达到一定程度，其差异对用户的影响变小
  5. 💡 Nvidia不会在意能使LLM在CPU上运行更好的成果
    • 解释：因为能让LLM在CPU上运行更好的东西也会让其在GPU上运行得更好

金句与有趣评论

  1. “😂 A CPU - Optimized LLM is like a desert rally optimized Rolls Royce.”
    • 亮点：用形象的比喻阐述CPU - only LLM的独特性
  2. “🤔 PyTorch is pretty optimized for CPUs, it’s just that GPUs are fundamentally faster for almost every deep learning architecture people have thought of.”
    • 亮点：清晰地表明了CPU和GPU在深度学习架构运算速度上的差异
  3. “👀 Well. 12 channel EPYC deals with this this nicely. Especially the 2x 64 core Zen4 ones with all 2x12 memory slots filled up.”
    • 亮点：具体指出了适用于CPU - only的LLM架构相关情况的CPU型号及配置
  4. “😂 y’all got any of those commodore 64 LLMs by chance?!”
    • 亮点：以幽默诙谐的方式对特定设备上LLM存在性表示好奇
  5. “🤔 Jevons Paradox Yes. Efficiency always manifests in more demand.”
    • 亮点：在讨论中引入经济学概念解释效率与需求的关系

情感分析

总体情感倾向为积极，大家积极参与技术讨论，分享观点和经验。主要分歧点在于CPU和GPU在处理LLM任务时的性能优劣，可能的原因是两者在架构、功能等方面存在本质差异，导致在不同场景下各有优劣，且不同用户对LLM的运行需求和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模拟路线和量子计算机在LLM架构中的应用可能会引发后续讨论，如模拟路线的可行性及量子计算机运行LLM所需的资源量等。
  • 潜在影响：对AI芯片的发展方向产生影响，无论是在优化CPU以更好地处理LLM，还是探索新的计算架构方面；也可能影响企业在LLM相关产品的研发和市场策略制定。

详细内容：

标题：关于仅依赖 CPU 的 LLM 架构的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Are there any attempts at CPU-only LLM architectures? I know Nvidia doesn’t like it, but the biggest threat to their monopoly is AI models that don’t need that much GPU compute”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要探讨了是否存在仅依赖 CPU 的大语言模型（LLM）架构，以及相关的优化努力。引发的主要讨论方向包括不同架构的性能对比、CPU 与 GPU 在处理 LLM 任务上的优劣势等。

文章将要探讨的核心问题是：能否实现高效的仅依赖 CPU 的 LLM 架构，以及如何突破 CPU 在处理此类任务时面临的限制。

在讨论中，各种观点层出不穷。有人将 CPU 优化的 LLM 比作沙漠拉力赛中优化的劳斯莱斯；也有人认为新的 Mac minis 搭配大量内存能够应对。

有人认为 CPU 如同人类银行柜员，GPU 则像钞票计数机，不过也有人指出这种类比并不恰当，认为工匠与工厂的类比更贴切。还有用户提到，英伟达对于仅依赖 CPU 的 LLM 架构可能并不在意，因为即使有能让 LLM 在 CPU 上运行更好的技术，在 GPU 上也会表现更出色。

有用户分享自己使用 EPYC 运行大型模型的经历，也有人指出 LLMs 实际依赖大量内存带宽。关于各种芯片和架构的讨论十分热烈，例如英特尔的产品、AMD 的优势等。

总体而言，讨论中的共识是 GPU 在处理 LLM 任务上具有先天优势，但也有人认为通过优化和创新，CPU 仍有发展的空间。特别有见地的观点如认为未来可能会出现统一内存架构，以解决当前的一些问题。

总之，这场关于 CPU 与 GPU 在 LLM 架构中的讨论展现了技术领域的多样性和复杂性，也为未来的发展方向提供了丰富的思考素材。