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【第302期】（中文）Bitnet.cpp：三值大语言模型推理加速系统
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：Bitnet.cpp: Efficient Edge Inference for Ternary LLMsSummary
这篇研究论文介绍了 Bitnet.cpp，一个为 BitNet b1.58 和 三元大语言模型 (LLMs) 优化的推理系统。该系统旨在通过创新的 mpGEMM (混合精度矩阵乘法) 库，实现更高效的边缘设备上的 LLM 推理。文章详细阐述了 Bitnet.cpp 中的核心技术，包括 三元查找表 (TL) 和 带标度整数 (I2_S)，这些技术解决了现有方法在空间效率和无损推理方面的局限性。实验结果表明，Bitnet.cpp 在速度上显著优于现有基线，同时保持了 BitNet b1.58 的无损推理，为在资源受限设备上部署 LLMs 提供了实用的解决方案。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2502.11880
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By 任雨山Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：Bitnet.cpp: Efficient Edge Inference for Ternary LLMsSummary
这篇研究论文介绍了 Bitnet.cpp，一个为 BitNet b1.58 和 三元大语言模型 (LLMs) 优化的推理系统。该系统旨在通过创新的 mpGEMM (混合精度矩阵乘法) 库，实现更高效的边缘设备上的 LLM 推理。文章详细阐述了 Bitnet.cpp 中的核心技术，包括 三元查找表 (TL) 和 带标度整数 (I2_S)，这些技术解决了现有方法在空间效率和无损推理方面的局限性。实验结果表明，Bitnet.cpp 在速度上显著优于现有基线，同时保持了 BitNet b1.58 的无损推理，为在资源受限设备上部署 LLMs 提供了实用的解决方案。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2502.11880