Bitnet.cpp is een open-source framework, ontwikkeld door Microsoft, dat is ontworpen voor het efficiënt uitvoeren van Large Language Models (LLM’s) met 1-bit kwantisatie, voornamelijk op CPU’s. Het is gebaseerd op het onderzoekspaper “The Era of 1-bit LLMs” en streeft ernaar om de inzet van grote AI-modellen toegankelijker en kosteneffectiever te maken.
Hier zijn de belangrijkste aspecten van bitnet.cpp:
- 1-bit kwantisatie: In plaats van de gebruikelijke 32-bit (FP32) of 16-bit (FP16) floating-point getallen, vertegenwoordigt bitnet.cpp de gewichten van een neuraal netwerk met slechts één bit per waarde. Dit resulteert in een enorme reductie van de modelgrootte (16-32x kleiner) en het geheugengebruik, terwijl de nauwkeurigheid van het model grotendeels behouden blijft. In het geval van BitNet b1.58 worden zelfs 1.58-bit gewichten gebruikt, wat neerkomt op drie mogelijke waarden: -1, 0 en +1.
- Geoptimaliseerde kernels: Bitnet.cpp bevat een reeks geoptimaliseerde kernels (fundamentele bouwstenen voor berekeningen) die snelle en “lossless” (zonder verlies van belangrijke informatie) inferentie van 1.58-bit modellen ondersteunen. Deze kernels zijn specifiek ontworpen om efficiënt te werken op moderne CPU’s, waarbij gebruik wordt gemaakt van vectorinstructies zoals AVX2 en AVX-512 om 1-bit berekeningen te paralleliseren.
- Prestatieverbeteringen: Vergeleken met traditionele frameworks zoals llama.cpp, biedt bitnet.cpp aanzienlijke snelheidsverbeteringen (tot 6.17x sneller op x86 CPU’s) en een aanzienlijke vermindering van het energieverbruik (tot 82.2% lager). Dit maakt het mogelijk om grote LLM’s, zoals een 100B BitNet b1.58 model, op een enkele CPU uit te voeren met snelheden die vergelijkbaar zijn met menselijk lezen (5-7 tokens per seconde).
- Toegankelijkheid: Door de mogelijkheid om grote LLM’s lokaal op CPU’s te draaien zonder de noodzaak van dure GPU’s of cloud-infrastructuur, maakt bitnet.cpp geavanceerde AI-mogelijkheden (zoals open-ended conversatie, vertaling en analyse) veel toegankelijker voor een breder publiek en voor projecten met beperkte middelen.
- Toekomstige ondersteuning: Hoewel de eerste release van bitnet.cpp zich richt op inferentie op CPU’s, is er al aangekondigd dat toekomstige versies ondersteuning zullen bieden voor GPU’s en NPU’s (Neural Processing Units).
Kortom, bitnet.cpp is een belangrijke ontwikkeling die de efficiëntie van LLM’s drastisch verbetert door middel van 1-bit kwantisatie en geoptimaliseerde code, waardoor deze krachtige modellen toegankelijker en duurzamer worden.
Bitnet.cpp is momenteel (vanaf de laatste updates) voornamelijk geoptimaliseerd voor en gericht op inferentie op CPU’s. De initiële releases van bitnet.cpp zijn specifiek ontworpen om de kracht van 1-bit LLM’s optimaal te benutten op zowel x86 als ARM CPU-architecturen.
Echter, de ontwikkelaars van bitnet.cpp, waaronder Microsoft, hebben duidelijk aangegeven dat ondersteuning voor NPU’s (Neural Processing Units) en GPU’s (Graphics Processing Units) in de toekomst zal komen. Dit is een belangrijk onderdeel van hun roadmap om het bereik en de efficiëntie van 1-bit LLM’s verder uit te breiden.
Waarom NPU’s belangrijk zijn voor BitNet:
- Specifieke hardware voor AI: NPU’s zijn speciaal ontworpen hardware die geoptimaliseerd is voor AI-workloads, zoals neurale netwerkberekeningen. Hoewel CPU’s veelzijdig zijn, kunnen NPU’s veel efficiënter zijn in het uitvoeren van matrixvermenigvuldigingen en andere operaties die cruciaal zijn voor LLM’s.
- Energie-efficiëntie: NPU’s staan bekend om hun hoge energie-efficiëntie bij AI-taken. Dit is een perfecte match met de filosofie van BitNet, dat gericht is op het drastisch verminderen van het energieverbruik van LLM’s door middel van 1-bit kwantisatie. Een combinatie van BitNet’s 1-bit architectuur met NPU’s kan leiden tot extreem energiezuinige AI op de edge (lokale apparaten).
- Prestaties op de randapparatuur: Met de opkomst van AI op smartphones, IoT-apparaten en andere randapparatuur, worden NPU’s steeds belangrijker. De combinatie van 1-bit LLM’s en NPU’s kan de weg vrijmaken voor geavanceerde AI-functionaliteit op deze apparaten, zelfs met beperkte middelen.
- Wat te verwachten:
Wanneer NPU-ondersteuning wordt geïmplementeerd in bitnet.cpp, zal dit waarschijnlijk inhouden: - Specifieke kernels: De ontwikkelaars zullen geoptimaliseerde kernels moeten schrijven die specifiek de architectuur en instructiesets van verschillende NPU’s benutten (bijvoorbeeld die van Intel, Qualcomm, Apple, enz.).
- Integratie met NPU SDK’s: bitnet.cpp zal moeten integreren met de Software Development Kits (SDK’s) die door NPU-fabrikanten worden geleverd om toegang te krijgen tot hun hardwareversnelling.
- Verdere prestatiewinst: De verwachting is dat NPU-ondersteuning de prestaties en energie-efficiëntie van 1-bit LLM’s verder zal verbeteren, vooral op apparaten die zijn uitgerust met dedicated NPU-hardware.
- Hoewel het exacte tijdspad voor NPU-ondersteuning nog niet volledig is gespecificeerd, is het duidelijk dat het een prioriteit is voor het BitNet-team om de mogelijkheden van 1-bit LLM’s op een breed scala aan hardware uit te breiden.