设为首页收藏本站

爱吱声

 找回密码
 注册
搜索
查看: 1328|回复: 2
打印 上一主题 下一主题

[科技前沿] 三进制计算机在AI领域的探索

[复制链接]
  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

    跳转到指定楼层
    楼主
     楼主| 发表于 2024-8-11 21:06:52 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    / ?0 j3 V& f4 I5 m# i' ~
    在计算机科学的发展历程中,进制的选择一直是一个有趣的话题。20世纪50年代末,前苏联科学家尼古拉·布鲁斯恩佐夫设计了世界上第一台三进制计算机"Setun"。虽然三进制在表示正负数和信息密度方面有一些理论优势,但最终二进制凭借其在硬件实现上的简单性和可靠性成为了主流。% }0 G, f5 }/ p

    + o& c& K9 ^8 u( }/ d有趣的是,近期微软亚洲研究院提出的BitNet b1.58模型,在某种程度上让我们重新审视了三值逻辑在计算中的应用。这个创新性的1-bit大型语言模型(LLM)通过将权重参数限制在-1、0、1这三个值上,在保持模型性能的同时,大幅提升了计算效率和硬件适应性。5 o/ m2 p1 G$ X
    ' r! L9 D3 `7 w0 s9 r" |
    让我们深入了解一下BitNet b1.58的技术细节:1 g. X# s5 ~8 ~: O5 j

    $ ?/ `2 k) U+ ]9 ^9 x3 n, j( E$ Y1. 三值权重量化:
    ( H% M: G" A2 m  g7 EBitNet b1.58的核心在于其独特的权重量化方法。传统LLM使用32位或16位浮点数表示权重,而BitNet b1.58将权重限制在三个离散值。这种量化不仅大幅减少了存储需求,还简化了计算过程。4 X+ p+ J% V. q
    0 _, I) K6 {+ `
    2. 矩阵乘法优化:. d$ ^- z) D# Z& Q% G
    在神经网络中,矩阵乘法是最核心的运算之一。BitNet b1.58通过三值权重巧妙地将浮点数乘法转化为整数加减法。例如,当权重为-1时执行减法,为1时执行加法,为0时跳过计算。这种优化使得模型可以在不支持高效浮点运算的硬件上高效运行。+ i' b/ r4 L) {6 z

    7 p( Q, N1 f& U: J9 t# t3 f3. 激活函数调整:) @) E8 Y0 X" Y& E- D
    为了适应三值权重,BitNet b1.58对激活函数进行了相应的调整。这确保了信息在网络中的有效传播,同时保持了模型的表达能力。6 f+ {6 G# a: l5 R# \! a. c9 t& f; W
    0 Q6 J7 s8 b9 a% W" O; B4 q6 |& k
    4. 端到端训练:5 U% l" [- {% W6 B9 ]* H, D
    与其他一些量化方法不同,BitNet b1.58采用了端到端的训练方式。这意味着模型直接在三值权重的基础上进行训练,而不是先训练全精度模型再量化。这种方法使得模型能够更好地适应三值表示,从而获得更好的性能。
    - w( P8 {7 Y2 L! q3 u
    5 ~. i* d* r% y( c, v% g5. 缩放因子:2 k3 o$ }3 L* a2 P( W& B! z. G5 c
    为了增加模型的表达能力,BitNet b1.58引入了缩放因子。这些因子是可学习的参数,用于调整三值权重的幅度,使模型能够更精确地拟合复杂函数。: X- n4 f& X0 C1 o9 _* w
    ' V" ^& _, @7 o) G! c
    在性能方面,BitNet b1.58展现出了令人惊讶的结果:) z5 ~+ Y, x! R- a* E4 j# f
    ! t) N: I+ i1 o" [1 L7 R; u0 c! K3 n
    1. 模型规模扩展性:
    2 s0 S6 z. ^, M3 ?: f0 W在30亿参数规模下,BitNet b1.58的困惑度(衡量语言模型质量的指标)与全精度基线相当。更令人兴奋的是,随着模型规模增加到70亿参数,BitNet b1.58的性能优势变得更加明显。
    7 c* s, B/ i6 O3 o
    + h3 ?$ Q, Z# @6 G& c. Q: `2. 推理速度:
    + l# R7 K: g5 ?- b在70亿参数规模下,BitNet b1.58的处理速度比传统LLM快了4.1倍。这种速度提升在实时应用场景中尤为重要。
    & a5 [9 o1 u  P- g' ]4 r3 S2 u' f$ C/ D# e' b' ~$ P+ s
    3. 内存效率:
    8 S4 T3 r8 h( A9 f. w* n8 `3 B同样在70亿参数规模下,BitNet b1.58的内存消耗减少了7.16倍。这大大降低了部署大规模模型的硬件门槛。
    * Z0 f* l0 G( u  P/ m7 ~
    # H5 \  S0 F- ~( G, x4. 能耗优化:0 L7 H8 o+ l; h% u( a
    在7nm工艺的芯片上,BitNet b1.58比传统的FP16 LLM节省了71.4倍的能耗。这不仅降低了运营成本,也有利于减少碳排放。
    2 s3 p: c0 P# ?$ p0 X2 Y: r7 B( M. A" G# m
    BitNet b1.58的创新不仅限于模型本身,它还为AI硬件设计开辟了新的方向:/ j; A4 b- _% s; d
    ! ^8 J, X4 r+ i8 I+ h
    1. 专用处理器:
    $ Y6 X& C" E8 t' U$ p" B% \BitNet b1.58的简化计算特性为设计专用的低精度处理器(LPU)提供了可能。这些处理器可能比传统GPU更小、更高效、更便宜。) S) c) m% @5 H6 D: [1 d, W4 i
    1 D0 ^3 V( N. ?1 y1 Z9 B
    2. FPGA实现:* w! _! Z# B1 Q6 ^* d- P
    BitNet b1.58的特性使得它非常适合在FPGA上实现。FPGA的可重构性和并行处理能力可以充分发挥BitNet b1.58的优势。, w$ }0 i2 I- k7 ~) p- o7 E

    . B- ~) q- k, x- q9 u* O" c8 j3. 边缘计算:
    2 E' N, r5 k9 c2 E, e由于其低资源需求,BitNet b1.58为在边缘设备上部署复杂AI模型提供了可能性,这对物联网和实时处理应用来说是一个重大突破。( h( ~( u! g' ]' ~5 k  ?2 N

    + ^! k8 H( a* {4 ^+ E( a8 |此外,BitNet b1.58还为一些特殊应用场景提供了新的可能性:6 e& k! k0 i. k: A, |  M

    2 \* }" X  d* }  G5 S( T1. 隐私保护推理:9 `* i  D) E* m" D0 Z* @+ a
    BitNet b1.58的简化计算使得它更容易与半同态加密技术结合,具备了能够实现隐私保护下的AI推理可能。0 \" L8 d& P8 |6 }4 X
    6 N5 H, o# U! V5 g8 G/ P
    2. 量子计算兼容:
    + k1 C- w, a/ U/ ~  N8 u三值逻辑与某些量子计算模型有相似之处,这可能为未来量子-经典混合计算系统中的神经网络设计提供启发。5 o1 j3 @& \  x% D9 h* W( |% e

    3 s# X" [: j8 r. I& C9 w4 S尽管BitNet b1.58展现出了巨大潜力,我们也要认识到它仍处于研究阶段,面临一些挑战:
    ; @) ]. g" D5 B# R
    2 C, o* e& h) K2 {1. 训练复杂性:& ~$ \; s  G4 G
    直接训练三值权重模型可能比训练全精度模型更具挑战性,需要更复杂的优化算法。
    & s9 n9 S- v/ {! U- ?3 @6 n, v4 t2 l3 j
    2. 特定任务适应性:
    ) V+ g" z4 ?* }; y6 u& H, v0 F虽然在语言建模任务上表现出色,但在其他AI任务上的效果还需进一步验证。  b$ Q+ M, }  l; q1 K

    , E' M+ H9 B. i% ?; Q, S* V- i3. 硬件生态:
    ( a, O& Q* [& P# M* h$ V+ a充分发挥BitNet b1.58优势的专用硬件还未出现,这个生态可能是未来最致命的一环。
    . p3 B' r6 C  J( \1 d# n9 ]* V/ K: M7 ^% U1 R! |. ^
    BitNet b1.58为我们展示了AI模型优化的一个新方向。它让我们重新思考了计算精度与模型性能之间的权衡,也为未来更高效、更普及的AI应用铺平了道路。就像当年的三进制计算机启发了人们对计算模式的思考一样,BitNet b1.58可能会激发更多关于AI硬件和算法设计的创新想法。1 E1 K( F# R3 ?  o7 r) n7 C5 P
    ) e# L# s# c! i, M
    原文链接

    评分

    参与人数 4爱元 +40 学识 +2 收起 理由
    住在乡下 + 6 涨姿势
    helloworld + 8
    老票 + 16 + 2 给力
    老财迷 + 10

    查看全部评分

  • TA的每日心情
    慵懒
    2022-8-27 22:14
  • 签到天数: 351 天

    [LV.8]合体

    沙发
    发表于 2024-8-12 22:39:56 | 只看该作者
    “4. 能耗优化:在7nm工艺的芯片上,BitNet b1.58比传统的FP16 LLM节省了71.4倍的能耗。”
    * `6 }0 r' K& {, M9 i/ L, O--这个“节省了71.4倍的能耗”的写法好少见,一时没弄明白这个比例关系。7 R( H& D1 r. h7 R; R( _7 y5 h
    去看了下,原文就是这个写法。看配图,应该是指:FP16 LLM花费的能耗,是BitNet b1.58的71.4倍。
    * g: D& S: ^$ ]" j# p- V# w这个太恐怖了,如果量产了相关的芯片,形成生态圈,那美帝在AI方面的电力短缺就没问题了。
    / Z8 e/ h7 A: h3 J5 B8 t
      V1 P# S4 W$ K7 ^1 j+ I不过,建立这个三进制计算机的生态圈,实在是太烧钱了。美帝在AI方面是领先的,我看美帝不会有兴趣烧钱去另搞一套了。

    评分

    参与人数 2爱元 +14 收起 理由
    住在乡下 + 6 涨姿势
    helloworld + 8

    查看全部评分

    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    该用户从未签到

    板凳
    发表于 2024-8-13 14:21:08 | 只看该作者
    三进制计算机 苏联是不是搞个这玩意?
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    手机版|小黑屋|Archiver|网站错误报告|爱吱声   

    GMT+8, 2025-10-30 09:13 , Processed in 0.031935 second(s), 21 queries , Gzip On.

    Powered by Discuz! X3.2

    © 2001-2013 Comsenz Inc.

    快速回复 返回顶部 返回列表