利用IBM量子采样循环优化纯CPU的Qwen3-30B推理
原帖
**利用IBM量子采样循环优化纯CPU的Qwen3-30B推理**
_Tuning CPU-only Qwen3-30B inference with an IBM Quantum sampling loop_
> 该项目展示了在2017年款MacBook Air（8GB RAM，纯CPU）上运行Qwen3-30B MoE模型的优化过程。核心创新是引入IBM量子计算作为混合优化循环的一部分：人类实验者设定目标→AI（Codex）提出并运行实验→MacBook进行本地推理评估→将候选配置压缩为量子优化问题（QUBO）→IBM量子采样器提供优化建议→循环迭代。最终将推理速度从约0.09 tokens/sec提升至14.03 tokens/sec。重点在于量子计算辅助优化研究循环，而非直接在量子硬件上运行大模型。
**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-05-30 09:55（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://github.com/Shack870/qwen-air-qpu-mcp-lab)
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摘要
一个项目展示了在2017年款MacBook Air（纯CPU）上运行Qwen3-30B MoE模型，通过引入IBM量子计算作为混合优化循环的一部分，将推理速度从约0.09 tokens/sec提升至14.03 tokens/sec。重点在于量子计算辅助优化研究循环。
答案说明
该项目通过一个包含人类、AI、本地CPU和IBM量子采样器的混合循环，优化了在老旧MacBook上运行Qwen3-30B模型的CPU推理性能，实现了显著的提速。
这篇帖子回答的问题
- 如何优化在纯CPU设备上运行大语言模型的推理速度？
- IBM量子计算如何辅助优化AI模型的研究循环？
核心观点
- 一个项目展示了在2017年款MacBook Air（纯CPU）上运行Qwen3-30B MoE模型，通过引入IBM量子计算作为混合优化循环的一部分，将推理速度从约0.09 tokens/sec提升至14.03 tokens/sec。重点在于量子计算辅助优化研究循环。
FAQ
- Q: 这个项目是在量子计算机上运行大模型吗？
- A: 不是。该项目的重点是利用IBM量子计算作为混合优化循环的一部分来优化CPU推理，而非直接在量子硬件上运行大语言模型。
关键实体
- Qwen3-30B
- IBM
- 量子计算
- MacBook Air (2017)