推理速度优化

[原帖分享2x AMD MI60使Llama3.3 70B达到20 tokens/s的成果，评论涉及AMD卡的意义、技术问题、硬件选择等，整体氛围积极且充满技术探讨]

[原帖分享笔记本运行Llama 3.3 70B的推理速度，众多用户参与讨论，分享各自设备运行情况、性能数据，涉及硬件配置、量化方式、提示使用等多方面对速度的影响，整体氛围积极交流分享]

[原帖作者分享MLX模型测试情况，发现性能提升小且内存占用多，评论者从不同角度讨论MLX模型与GGUF模型的性能、响应质量、资源占用等情况]

[围绕Llama 3.1 405B在Cerebras上的运行情况，从技术、价格、应用场景、市场竞争等多方面展开讨论，氛围理性且充满探索性]

[原帖分享GPU速度与每秒标记数和功耗关系的测试结果并寻求看法，评论者们围绕GPU性能、功耗优化、模型测试、硬件相关等话题展开讨论，氛围较为积极且充满探索性]

[关于NVIDIA在Blackwell上推理速度提升15倍这一说法，大家主要持怀疑态度，认为有营销手段之嫌，同时还探讨了相关的技术问题、产品情况等内容，整体氛围是质疑和探讨]

[在对vLLM和llama.cpp进行分布式推理性能测试后发现vLLM比llama.cpp快70%以上，大家围绕二者性能差异展开讨论，有对结果的预期、性能提升的探讨、技术对比等多方面的交流]

讨论围绕Ollama、MLX-LM和Llama.cpp在M3 Max上的速度测试结果展开，主要关注性能差异的原因、测试参数的一致性以及模型配置的影响。

部分用户在实际使用中并未感受到预期的速度提升。

讨论主要围绕通过降压和超频来提高硬件性能、降低功耗和噪音，同时也探讨了这些方法可能带来的风险和替代方案。