微软开源爆火1.58bit大模型推理框架！千亿参数模型量化后单CPU可跑，速度每秒5-7个token

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原标题：微软开源爆火1.58bit大模型推理框架！千亿参数模型量化后单CPU可跑，速度每秒5-7个token
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西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI微软开源1bit大模型推理框架！
现在1000亿参数大模型量化后单CPU可跑，速度可达每秒5-7个token。
比如在苹果M2新品上运行BitNet b1.58 3B模型，be like：
就是今年爆火论文The Era of 1-bit LLMs的官方代码实现，开源不到一周GitHub已揽获7.9k Star。
传统大模型参数以16位浮点数（如FP16或BF16）形式的存储，而BitNet b1.58将其统统变成了三进制，也就是{-1, 0, 1}。
这里的“1.58 bit”指每个参数可以用1.58位的信息来表示。
转换之后，矩阵中的计算就只会涉及到加法，因此会让大模型在保持一定精度的同时，显著减少所需的存储空间和计算资源，也显著提升了在本地设备上运行LLM的可能性。
这个项目开源后，在X上也受到了一波高度关注。
千亿参数模型量化后单CPU可跑bitnet.cpp是1bit LLM（例如 BitNet b1.58）的官方推理框架。
该框架配备了一系列优化内核，支持在CPU上进行快速且无损的1.58bit模型推理，未来将扩展支持NPU

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