一位开发者创建了一个专为 BitNet 模型设计的 C 推理引擎，重点关注零依赖和 CPU 性能。该引擎在 Intel Xeon CPU 上运行 BitNet b1.58-2B-4T 模型时，实现了每秒 36.25 个 token 的速度。关键优化包括使用 AVX2/AVX-512 指令的原生三元 SIMD 和高效的线程同步。开发者指出，批量大小为一时，推理速度主要受内存带宽限制，这意味着需要对多个序列进行批处理，以使更快的计算内核能够改善端到端延迟。 AI
影响 展示了在 CPU 上针对三元模型进行优化的推理技术，可能提高本地 LLM 部署的效率。
排序理由 开发者的个人项目，详细介绍了特定模型架构的技术实现和性能发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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