Когда 72 ГБ VRAM - это роскошь, а не норма
Представьте, что вам нужно запустить модель на 120 миллиардов параметров. Стандартный подход говорит: "Нужно минимум 240 ГБ памяти, лучше больше". PowerInfer шепчет: "Дайте мне RTX 3060 с 12 ГБ и любой процессор - я справлюсь". И это не шутка. Это реальность, в которой мы живем с начала 2025 года.
Пока все обсуждают, как запускать модели на доступном железе в условиях дефицита видеокарт, китайские исследователи из Шанхайского университета просто взяли и переписали правила игры. Их подход настолько простой, что удивляешься, почему до этого никто не додумался раньше.
На 27.01.2026 PowerInfer поддерживает модели до 120 миллиардов параметров на железе, которое раньше считалось "слабым" для LLM. Последняя версия v2.3.1 добавила поддержку Apple Silicon и оптимизацию для Intel NPU.
Hot vs Cold: нейроны, которые ленятся работать
Вся магия PowerInfer строится на одной простой идее: нейроны в больших языковых моделях работают неодинаково. Примерно 1-2% нейронов делают 90% работы. Остальные 98% - это пассивные наблюдатели, которые включаются только в специфических контекстах.
Исследователи назвали их "горячими" (hot) и "холодными" (cold) нейронами:
- Hot neurons - активные, постоянно работающие. Их нужно держать в быстрой памяти (VRAM или NPU)
- Cold neurons - ленивые, редко используемые. Их можно хранить в медленной памяти (RAM или даже SSD)
Это как если бы ваш мозг хранил рецепт приготовления кофе в оперативной памяти, а знания о древнегреческой философии - на жестком диске. Когда понадобится - достанет. Не понадобится - не будет занимать место.
Гетерогенная архитектура: NPU + CPU = магия
Традиционные подходы вроде llama.cpp для Solar-Open-100B пытаются запихнуть всю модель в память или использовать сложные схемы оффлоадинга. PowerInfer идет другим путем:
| Компонент | Что делает | Пример железа |
|---|---|---|
| NPU/GPU (быстрая память) | Хранит и обрабатывает hot neurons | RTX 3060 12GB, Intel NPU, Apple Neural Engine |
| CPU + RAM (медленная память) | Хранит cold neurons, подгружает по требованию | Любой современный процессор + 32+ GB RAM |
| Predictor (мозг системы) | Определяет, какие нейроны понадобятся дальше | Запускается на CPU, использует легкую модель |
Система работает так: сначала небольшой predictor-модель анализирует контекст и предсказывает, какие нейроны понадобятся в следующих слоях. Пока текущий слой обрабатывается, система уже подгружает нужные нейроны из медленной памяти в быструю. Классический пример префетчинга, но на уровне отдельных нейронов, а не целых слоев.
Сравнение: PowerInfer против всего мира
Давайте посмотрим правде в глаза. Когда вы слышите про запуск 235B моделей на трех RTX 3090, это звучит круто. Но у скольких людей есть три RTX 3090? PowerInfer решает другую проблему - как запустить большую модель на том, что есть у большинства.
Основные конкуренты:
- llama.cpp - золотой стандарт, но требует много RAM или использует оффлоадинг на SSD, что медленно
- vLLM - отлично для серверов, но требует GPU с большим объемом VRAM
- TensorRT-LLM - максимальная производительность, но только на Nvidia и с кучей танцев с бубном
- PowerInfer - работает на чем угодно, где есть NPU/GPU + CPU, но скорость зависит от предсказаний
Самое интересное - PowerInfer не заменяет эти инструменты, а дополняет. Он для тех случаев, когда у вас нет 192 ГБ VRAM, как в дорогих серверных конфигурациях.
Практика: что можно делать с PowerInfer прямо сейчас
Допустим, у вас есть ноутбук с RTX 4060 (8 ГБ VRAM) и 32 ГБ оперативной памяти. Раньше максимум, что вы могли запустить - это 13B модель в полном размере. С PowerInfer:
- Качаете Falcon-180B в формате GGUF (да, он весит около 90 ГБ)
- Запускаете PowerInfer с флагом --hot-neurons 0.02 (2% горячих нейронов)
- Система автоматически определяет, какие нейроны активные, и размещает их в VRAM
- Остальные 98% нейронов живут в оперативной памяти
- Получаете работающую 180B модель на железе за 1500 долларов
Скорость? Около 2-4 токенов в секунду для генерации. Медленно? Да. Но это Falcon-180B на ноутбуке! Раньше это было невозможно в принципе.
Главный недостаток PowerInfer - латентность. Если predictor ошибется с предсказанием, системе придется ждать загрузки нейронов из медленной памяти. В худших случаях это может уронить скорость до 0.5 токена в секунду.
Для кого это вообще нужно?
PowerInfer - не для всех. Если у вас сервер с A100 80GB, вам это не нужно. Но есть три категории пользователей, для которых эта технология меняет правила игры:
1. Исследователи с ограниченным бюджетом
Аспиранты, стартапы, независимые исследователи. Те, кто не может позволить себе арендовать H100, но хочет экспериментировать с большими моделями. PowerInfer дает им доступ к инструментам, которые раньше были только у корпораций.
2. Разработчики локальных приложений
Представьте медицинское приложение, которое использует 70B модель для анализа симптомов. Раньше оно требовало сервер. Теперь может работать на ноутбуке врача. Конфиденциальность данных сохраняется, стоимость развертывания падает в десятки раз.
3. Энтузиасты и хоббисты
Люди, которые хотят поиграться с большими моделями, но не хотят платить за облачные сервисы. PowerInfer превращает любой относительно современный компьютер в станцию для запуска LLM.
Интересно, что подход с hot/cold нейронами напоминает некоторые идеи из Cerebellum и Early Exit архитектур, где тоже пытаются оптимизировать вычисления, пропуская ненужные слои.
Что будет дальше? Прогнозы на 2026-2027
PowerInfer - это только начало. Вот что мы, вероятно, увидим в ближайшие год-два:
- Аппаратная поддержка - процессоры и NPU начнут добавлять инструкции специально для работы с hot/cold нейронами
- Гибридные модели - модели будут обучаться с учетом того, что часть нейронов будет "холодной"
- Распределенные системы - cold neurons могут храниться не только локально, но и в сетевом хранилище
- Специализированные SSD - накопители с оптимизированным доступом для нейронных сетей
Самая безумная идея: что если cold neurons вообще не нужно хранить локально? Что если их можно подгружать из облака по мере необходимости? Получится гибридная система, где приватные hot neurons хранятся локально, а общие cold neurons - в облаке. Конфиденциальность сохраняется, требования к железу падают еще больше.
Пока Nvidia думает о термоядерном синтезе и суперкомпьютерах, PowerInfer решает обратную задачу - как заставить ИИ работать на самом простом железе. И в этом есть своя красота.
Мой совет? Если у вас есть компьютер с любым NPU/GPU и хотя бы 16 ГБ оперативной памяти - попробуйте PowerInfer. Хуже не будет. А лучше может стать кардинально. Особенно если вы все еще пытаетесь запускать 3B модели и мечтаете о чем-то большем.
И да, не удивляйтесь, если через год все будут говорить не о том, сколько у вас VRAM, а о том, насколько точно ваш predictor предсказывает hot neurons. Это новая метрика производительности в мире локальных LLM.
