Running GLM-4.7 (355B MoE) in Q8 at ~5 Tokens/s on 2015 CPU-Only Hardware – Full Optimization Guide
产品/方法概述
- 一句话介绍: 一份详细指南,展示如何在老旧的CPU硬件上以低成本运行大型语言模型(如GLM-4.7 355B MoE),并达到可用的推理速度。
- 核心问题: 解决了AI开发者和爱好者在没有昂贵GPU的情况下,如何利用现有或廉价的旧CPU硬件,高效运行大型语言模型进行推理的痛点,降低了AI模型部署的门槛和成本。
- 实现方式: 通过详细的优化指南,包括利用多核CPU、内存优化(如NUMA设置)、软件库选择(如llama.cpp、OpenBLAS、MKL)以及操作系统层面的调优,实现在旧CPU上以Q8量化运行大型模型并达到每秒约5个token的推理速度。