PowerInfer：消费级GPU与CPU混合推理卸载策略的深度剖析 大家好！今天我们来深入探讨一个令人兴奋的话题：PowerInfer，它是一种巧妙利用激活稀疏性，实现消费级GPU与CPU混合推理卸载的策略。 在大模型时代，推理成本居高不下，特别是在资源有限的消费级设备上。PowerInfer的出现，为我们提供了一种低成本高效的推理解决方案。 1. 大模型推理的挑战与机遇 大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展。然而，它们巨大的规模给推理带来了严峻的挑战： 计算需求高昂： LLMs包含数十亿甚至数万亿的参数，需要大量的计算资源才能进行推理。 内存占用巨大： 模型的参数和激活值需要大量的内存空间，超出了消费级GPU的容量。 延迟敏感性： 许多应用场景对推理延迟有严格的要求，例如实时对话和搜索。 尽管存在这些挑战，大模型推理也蕴藏着巨大的机遇。如果我们能够有效地利用有限的计算资源，就可以在消费级设备上运行LLMs，从而实现更广泛的应用。 2. 激活稀疏性：PowerInfer的核心洞察 PowerInfer的核心思想是利用LLMs中的激活稀疏性。研究表明，在LLMs的推 …