MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Ein Forschungsteam hat sich der Herausforderung gestellt, moderne KI-Modelle auf alter Hardware aus den 90er Jahren auszuführen.
In einer bemerkenswerten Demonstration der technischen Machbarkeit hat ein Forschungsteam das Llama-Modell von Meta und andere Sprachmodelle auf einem Computer aus den 1990er Jahren zum Laufen gebracht. Diese Modelle, die normalerweise mit moderner Hardware und erheblichem Rechenaufwand assoziiert werden, wurden auf einem Intel Pentium 2 mit Windows 98 ausgeführt. Dies wirft die Frage auf, wie weit die Miniaturisierung und Effizienz von KI-Modellen fortgeschritten ist.
Das Team von Exolabs, einem KI-Unternehmen, erwarb einen typischen Computer der 90er Jahre über Ebay. Die Hardware, ein vergilbter Kasten mit CD- und Diskettenlaufwerk, erforderte einige Anpassungen, um die Modelle darauf zu übertragen. Eine der ersten Herausforderungen bestand darin, Maus und Tastatur über das veraltete PS/2-Interface anzuschließen.
Die Übertragung des Sprachmodells auf den Computer stellte sich als weiteres Hindernis heraus. Moderne Speichermedien wie CD-RWs wurden nicht erkannt, und eine externe FAT-32-Festplatte konnte aufgrund der Dateigrößenbeschränkung des Dateisystems nicht verwendet werden. Glücklicherweise konnte das Team das Modell über eine FTP-Verbindung übertragen, da der Computer über einen Ethernet-Anschluss verfügte.
Die Kompilierung des Modells war ebenfalls anspruchsvoll. Der Intel Pentium 2 unterstützt keine modernen C++-Compiler wie mingw, da er keine Cmov-Instruktionen verwenden kann. Daher griff das Team auf die 26 Jahre alte IDE Borland C++ 5.02 zurück, was einige Anpassungen im Code erforderte, um die Kompatibilität zu gewährleisten.
Nach diesen Anpassungen lief das Sprachmodell tatsächlich auf dem alten System, jedoch sehr langsam. Ohne GPU-Unterstützung berechnete der Pentium 2 Anfragen an Llama mit einer Geschwindigkeit von nur 0,0093 Tokens pro Sekunde. Dies zeigt, dass die eine Milliarde Parameter des Modells die alte CPU stark beanspruchen, zumal nur ein Teil des Modells in den begrenzten Arbeitsspeicher passt.
Das Experiment verdeutlicht die Herausforderungen und Möglichkeiten der Ausführung moderner KI-Modelle auf veralteter Hardware. Es zeigt auch, wie weit die Technologie in Bezug auf Effizienz und Miniaturisierung fortgeschritten ist, was potenziell neue Anwendungsfälle für ältere Geräte eröffnet.
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