快科技5月24日音尘，AI算力现在的瓶颈照旧从GPU转向了存储芯片，国内尤其枯竭高性能HBM内存等芯片，是以也发展出了多样优化技能，清华大学日前的计算就在华为昇腾上完结了6倍用量的裁汰。

面壁智能、清华大学与 OpenBMB 社区日前连合发布了BitCPM-CANN，这是首个原生基于华为昇腾NPU构建的端到端1.58比特（三元）诳言语模子熟练系统。

顾名想义，这套系统引入了一套三元量化的技能，模子权重被压缩为-1、0、1三种气象，使得显存占用量裁汰了6倍，还顺带着裁汰了功耗，因为运算中高耗能的浮点乘法联想简化成了加减法运算。

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相似裁汰算子也会导致大模子的精度裁汰，不外这套三元量化的本色发扬照旧很强的，团队公布了从0.5B、1B、3B再到8B参数目的大模子与全精度MiniCPM4的对比，1B、3B和8B 三元版天职别保留了各自对应尺寸全精度原版模子97.1% 、97.2%和95.7%的平均性能。

0.5B小尺寸的性能亏欠诚然是最大的，但也达到了90.1%的比率。

速率上的亏欠也在可继承鸿沟内，在昇腾910B芯片平台上，全尺寸精度的模糊量是155TFLOP/S，乐动体育世界杯中国官网首页三元量化版也有148TFLOP/S，亏欠独一4.5%。

更病笃的是，这套系长入开动即是基于昇腾平台原生开荒的，作念到了端到端运行，况兼开源、可都备复现——从计算到部署，用户不错省心使用纵情尺寸的模子。

至于这些技能的意象，不仅仅擢升了国产AI平台的材干，更病笃的是裁汰了对HBM等高价存储芯片的依赖，当初谷歌的阿谁TurboQuant技能亦然差未几裁汰6倍内存用量，一度激发了三星、SK海力士、好意思光等公司股价暴跌。

如今内存市集不仅价钱涨得离谱，况兼厂商险些都不会增多产能，任由缺货加价扩张，改换这个时事是弗成能指望三星等公司我方了，还得靠国内的公司擢升内存闪存芯片产能，同期加大技能优化，让内存闪存的用量不那么虚高才行。

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