讓 Llama 2 在 Windows 98 奔騰 2（Pentium II）機(jī)器上運行，不但成功了，輸出達(dá)到 39.31 tok / 秒。

這臺 PC 可能比你的年齡還大，要知道它已經(jīng)是 26 年前的硬件了，配備英特爾奔騰 2 CPU 和 128MB 的內(nèi)存。

該項目是一個名為 EXO Labs 組織的一次大膽嘗試，其證明了如果 Llama 模型能在 26 年前的硬件上跑通，那么它可以在任何地方運行。

為了證明這是真實發(fā)生的，EXO Labs 還放出了一段視頻。視頻顯示一臺古老的 350 MHz Elonex 奔騰 2 電腦啟動 Windows 98 后，然后啟動了基于 Andrej Karpathy 開發(fā)的 Llama2.c 定制的純 C 推理引擎，并要求 LLM 生成一個關(guān)于 Sleepy Joe 的故事。

令人驚訝的是，它成功了，故事的生成速度非常快。

不過，上述令人大開眼界的壯舉遠(yuǎn)不是 EXO Labs 的最終目標(biāo)。這個有點神秘的組織于 9 月正式成立，其使命是「讓人工智能普及大眾」。該組織由牛津大學(xué)的研究人員和工程師組成。簡而言之，EXO 認(rèn)為少數(shù)幾家大公司控制人工智能對文化、真理和我們社會的其他基本方面來說是一件非常糟糕的事情。因此，EXO 希望建立開放的基礎(chǔ)設(shè)施來訓(xùn)練前沿模型，并使任何人都可以在任何地方運行它們。通過這種方式，普通人幾乎可以在任何設(shè)備上訓(xùn)練和運行人工智能模型 —— 而這個瘋狂的 Windows 98 運行大模型只是一個演示，展示了在（嚴(yán)重）有限的資源下我們可以做些什么。

正如讀者所料，EXO 輕而易舉地從 eBay 上買到了一臺舊的 Windows 98 PC 作為該項目的基礎(chǔ)，硬件有了，但仍有許多障礙需要克服。EXO 解釋說，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入舊硬盤就是一項巨大的挑戰(zhàn)，因此他們只能使用老式 FTP（good old FTP）通過這臺古老機(jī)器的以太網(wǎng)端口進(jìn)行文件傳輸。

然而，更大的挑戰(zhàn)是讓 Windows 98 編譯現(xiàn)代代碼。好在 EXO 找到了 Andrej Karpathy 的 llama2.c 項目。借助此資源和舊的 Borland C++ 5.02 IDE 和編譯器（加上一些小調(diào)整），可以將代碼制作成與 Windows 98 兼容的可執(zhí)行文件并運行。

代碼已經(jīng)開源。

項目地址：https://github.com/exo-explore/llama98.c

為了讓大家更好的了解這項研究，EXO Labs 還專門寫了一篇博客，通過這篇博客，我們看看具體實現(xiàn)過程。

硬件設(shè)置

首先，需要機(jī)器本身。我們在 eBay 上以 118.88 英鎊的價格找到了一臺 Windows 98 奔騰 II 電腦。

我在 eBay 上發(fā)現(xiàn)了這個泛黃的主機(jī)，一臺 Windows 98 奔騰 II，128MB 內(nèi)存，售價 118.88 英鎊。

讓它與現(xiàn)代外圍設(shè)備一起工作是第一個挑戰(zhàn)，我們的 USB 鍵盤或鼠標(biāo)都無法工作。解決辦法是重新使用傳說中的 PS/2 接口，但有一個問題要注意：鼠標(biāo)必須放在端口 1，鍵盤放在端口 2。反向配置則行不通。

背板展示了 PS/2 端口、串行端口，以及至關(guān)重要的、后來被證明是必不可少的以太網(wǎng)端口。

文件傳輸：回歸 FTP

下一個挑戰(zhàn)是將文件傳輸?shù)綑C(jī)器上。我們需要傳輸模型權(quán)重、tokenizer 配置和推理代碼。現(xiàn)代解決方案都失敗了：

• 系統(tǒng)無法識別 RW 磁盤
• 我們的 4TB USB 驅(qū)動器對于 FAT32 格式來說太大了

最后成功的是古老的 FTP。事實證明，F(xiàn)TP 多年來一直保持向后兼容。我們在 M4 MacBook Pro 上運行 FileZilla FTP 服務(wù)器，通過以太網(wǎng)（使用 USB-C 轉(zhuǎn)以太網(wǎng)適配器）連接到 Windows 98 機(jī)器，設(shè)置靜態(tài) IP，然后就可以直接從命令行傳輸文件了。

使用手動 IP（192.168.1.1）配置 MacBook 的 USB-C 以太網(wǎng)適配器，以便與 Windows 98 通信。

設(shè)置網(wǎng)絡(luò)配置后，我們需要驗證連接。一個簡單的 ping 測試確認(rèn)了機(jī)器之間可以相互通信：

成功！Windows 98 機(jī)器與 MacBook 的連接延遲小于 1 毫秒。

建立網(wǎng)絡(luò)連接后，我們終于可以使用 FTP 傳輸文件了。一個關(guān)鍵問題是：可執(zhí)行文件無法運行，直到我們發(fā)現(xiàn)它們需要以二進(jìn)制模式傳輸。解決方法很簡單，只需在 FTP CLI 中輸入「二進(jìn)制」即可：

通過 FTP 以二進(jìn)制模式傳輸 stories260K.bin 模型文件。

編譯挑戰(zhàn)

在 Windows 98 下編譯現(xiàn)代代碼非常棘手。我們首先嘗試了 mingw，據(jù)說它可以為 Windows 98/Pentium II 編譯現(xiàn)代 C++。結(jié)果卻走入了死胡同 — 可能是由于 CMOV 指令不支持奔騰 Pro 之前的版本。

于是，我們采用了老式的方法：Borland C++ 5.02 是一款有 26 年歷史的集成開發(fā)環(huán)境和編譯器，可直接在 Windows 98 上運行。唯一的問題是它支持的是非常老的 C/C++ 版本。現(xiàn)代 C++ 是不可能的，但幾十年來 C 語言的變化卻少得驚人。C 語言最大的變化是在 1999 年（C99），所以很遺憾我們錯過了。舊版 C 的主要限制是不能「隨處聲明」變量，所有變量都必須在函數(shù)的開始部分聲明。

圖片

Karpathy 救場

這讓我們想到了 Andrej Karpathy 的 llama2.c：700 行純 C 語言，可以在具有 Llama 2 架構(gòu)的模型上運行推理。非常完美，但為了在奔騰 II 上運行 Win98，它仍然需要一些調(diào)整：

• 用「DLONGWORD」代替「long long」（使用類型定義）；
• 將所有變量聲明移至函數(shù)起始處；
• 簡化了從磁盤到內(nèi)存的加載（內(nèi)存映射會導(dǎo)致 SEGFAULTS）；
• 通過用 GetTickCount () 代替 clock_gettime 修復(fù)了時間戳問題。

本項目的代碼可在 GitHub 上的 llama98.c 獲取。

成功！在 Windows 98 上運行的 260K 參數(shù) Llama 模型生成了一個關(guān)于 Sleepy Joe 的故事。

結(jié)果

終于讓它工作了！以下是我們實現(xiàn)的結(jié)果，完全在 Pentium II CPU 上運行，無需 GPU：

Llama 3.2 1B 的結(jié)果是基于運行適合內(nèi)存的模型碎片的基準(zhǔn)測試和磁盤讀取基準(zhǔn)測試得出的。Llama98.c 正在通過卸載功能進(jìn)行擴(kuò)展，以運行更大的模型來進(jìn)行實際測試。

雖然沒有達(dá)到 ChatGPT 的速度，但讓任何現(xiàn)代人工智能模型在二十多年前的 CPU 硬件上運行，都是朝著我們的使命邁出的重要一步。在此特別感謝 Chris Wellons 關(guān)于如何在 Windows 98 上運行 C++ 的精彩博文。

未來：BitNet 及其他

BitNet 是前沿模型真正可以在任何硬件上運行的一個前景廣闊的方向。BitNet 是一種使用三元權(quán)重的 transformer 架構(gòu)，每個權(quán)重只能是 0、-1 或 1，每個權(quán)重只需要 1.58 比特（log?(3) ≈ 1.58）。這一簡單的變化具有重大意義：

Matmul 變成了具有三元權(quán)重的加法（Ma et al. 2024）。

由于乘以 0 是省略，乘以 1 是加法，而乘以 - 1 是減法，因此所有常見的矩陣乘法都變成了加法和減法。

這樣做的好處是顯而易見的：

• 一個 7B 參數(shù)的 BitNet 模型只需要 1.38GB 的存儲空間，小到足以安裝在大多數(shù)硬件上，甚至是幾十年前的 PC（我們使用的 PC 只有 1.6GB 的硬盤驅(qū)動器）；
• CPU 優(yōu)先：微軟的 BitCPP 在 M2 Ultra CPU 上每秒可生成 52 個 token，在英特爾 i7 上每秒可生成 18 個 token；
• 更令人印象深刻的是：100B 參數(shù)的 BitNet 可在單個 CPU 上以人類讀取速度（5-7 個 token / 秒）運行；
• 節(jié)能：比全精度模型節(jié)能 50% 以上。

在 EXO，我們研究三元模型已經(jīng)有一段時間了。2024 年 4 月，我們發(fā)布了在蘋果芯片上高效運行的 MLX-BitNet。在 2024 年的 ICML 會議上，我們首次展示了用于蛋白質(zhì)語言建模的 BitNet 實現(xiàn)，并正在開發(fā)用于蛋白質(zhì)建模的更大 BitNet 模型。

雖然目前還沒有大型開源 BitNet 模型，但我們相信三元模型是人工智能的未來。我們計劃在 2025 年訓(xùn)練一個三元模型。

然后呢？

我們希望看到更多的努力集中于在舊硬件上運行人工智能模型。從優(yōu)化內(nèi)存使用到探索能在有限硬件上高效運行的新架構(gòu)，都有大量工程工作要做。

如果你對在舊硬件（如舊 Mac、Gameboy、摩托羅拉手機(jī)，甚至舊 Raspberry Pi）上運行模型感興趣，請查看代碼并加入我們的 Discord #retro 頻道。人工智能的未來不一定要被鎖在龐大的數(shù)據(jù)中心里，它可以在你已有的硬件上運行。