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[科技前沿] 三进制计算机在AI领域的探索

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
  • 签到天数: 227 天

    [LV.7]分神

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    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

    . r! }/ G0 d5 v; u/ j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。
    + o* @( e% n" f1 q1 W* F9 S6 b4 z8 Z' s  S* v9 \
    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。
    9 e" D/ ^6 i5 c% |/ ^3 e3 Z/ f/ J8 J
    让我们深入了解一下BitNet b1.58的技术细节:# K/ \9 I9 D% K# {* ]7 f3 H. V

    ) l6 z* g% f5 ^3 |1. 三值权重量化:) F) ^8 N4 f3 c( o6 J
    BitNet 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 r3 n+ o" L* e) g7 ?1 x( ?! X- t  p5 i2 X
    2. 矩阵乘法优化:% D$ A3 _6 G! \5 ]6 }" b( E/ C
    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。
    ) }3 R6 }7 l! N& Z$ E* R9 @3 O
    ) L5 b0 L. ]3 o9 `3. 激活函数调整:
    1 i' o+ m- G- f: L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。
    # _, u1 f- w& Z+ R! a9 h* S' t8 }& r  v7 H  ]
    4. 端到端训练:
    7 Y* L1 E/ c6 A6 H( h7 N1 m, R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。
    / Y& m4 l! d7 m& Z8 t3 ?
    1 ^1 W% u7 p7 s5. 缩放因子:  D8 \6 i$ x$ x: a5 S3 T
    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。9 @& W) _- ]4 |; s" W
    - |8 y5 j* A2 [9 I8 E+ e6 y1 }
    在性能方面,BitNet b1.58展现出了令人惊讶的结果:
    " k3 _/ O: Z3 \. r& b  i$ T3 Z! `3 ^5 Y. m  {" k* {
    1. 模型规模扩展性:
    1 }0 S4 \3 N0 p+ q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。
    # q' q7 z- l* J4 Q( l0 C. Z- v1 I6 u8 {5 ]6 @! C
    2. 推理速度:( U) m2 v% D2 |. \3 M& t
    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。; v" K& B( A; `3 w- v: k( r) ?; _
    4 X/ E& }4 ~5 i# j: ^# c
    3. 内存效率:1 l% L& ?$ o' L! R
    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。+ [+ V* D; G1 m1 e
    ; w$ }6 n, S: m$ H3 v  c$ U
    4. 能耗优化:, L+ l: D& o; v( Q' r
    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。
    ; m* y0 x/ V. ~, |9 o
    $ A- t: h7 a; ?1 k# D7 m' F% WBitNet 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:
    0 s4 q, \: a9 u0 v% e) d2 U; A; {* N5 z
    1. 专用处理器:- a* C' @8 e, C# ?8 ?$ c3 A
    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。4 j8 w& C3 {; b  g8 D+ q7 A: \6 d
    + [$ f2 Z, N% G# X+ z* i0 Z
    2. FPGA实现:
    ; o5 n1 w4 t' Y8 O+ z, CBitNet 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。
    , E  ^" C  ]) j* b# Z5 {, E
    % }) D+ Z- ]% G5 f& N3. 边缘计算:* n# P0 A+ t- E. u( o+ c  N, Z
    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。
    ! c, K2 ^7 d4 k' `" I2 o4 v9 F$ J% |4 K, T- v" Y7 f( q
    此外,BitNet b1.58还为一些特殊应用场景提供了新的可能性:3 m$ H3 j7 M9 a! ?

    0 r; t. B$ x2 U+ M( w6 X1. 隐私保护推理:
    2 S. N1 g; W3 j7 B9 u4 C3 N/ UBitNet 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。$ }8 q8 Z# S' [3 ^( Q. ^- b
    ) o9 G/ I* P. h
    2. 量子计算兼容:
    4 |' k) e1 i4 n& m& }- \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。
    1 J6 R0 ~2 o+ P. j
    8 |+ E8 O* b8 l" a' n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:
    0 E( c+ D9 G3 n, O- q- i+ }
    ( C+ C1 c  U% P- a$ G1. 训练复杂性:
    ( k+ k  j& Z% h5 k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。" N* V: |0 j9 R8 @. a' E

      `3 }* B$ e7 l1 J5 c2. 特定任务适应性:% t! M" s6 S& V0 `! v: {5 Q
    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。
    3 n1 U0 t2 }6 {* e! t* L8 X3 [8 z0 c5 x$ X
    3. 硬件生态:
    5 ~. X# t5 N  P0 |: V# i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。
    ( X- [. x1 Q+ p! E" t, o' u7 B7 C6 X5 p" Q
    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 t. c& c8 o" }; ?. c

    ' x3 e2 a5 @- @3 P: j原文链接

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  • 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。”
    " C5 s8 U3 S4 q--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。) b" `4 |4 l4 S
    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。7 g* R/ G' g6 U0 ^# L' J
    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。; \; q- |, N/ p7 F

    : `% u" n2 e) D3 Z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。

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    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?
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