NVIDIA在Blackwell上推理速度提升15倍的真相
[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]
推理速度优化
vLLM较llama.cpp同机分布式推理性能快超70%
[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]
M3 Max上Ollama、MLX与Llama.cpp速度对比揭秘
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。
Koboldcpp速度远超LM Studio，提升大模型处理效率
部分用户在实际使用中并未感受到预期的速度提升。
通过降压实现静音快速推理
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。
我正在使用双RTX 4080 GPU和Mac Studio通过GPUStack进行分布式推理，基于llama.cpp。尽管通过40GB/s的Thunderbolt连接，吞吐量仍保持在每秒10-12个token。瓶颈在哪里？有什么改进建议吗？
讨论围绕使用双 RTX 4080 GPU 和 Mac Studio 进行分布式推理时的吞吐量瓶颈展开，涉及硬件配置、模型量化、张量并行等技术细节，社区成员积极提供解决方案和建议。
有人知道为什么Llama 3.2 3b在OpenRouter上比1b便宜得多吗？是偶然的吗？
讨论主要围绕OpenRouter平台上Llama 3.2 3b模型价格低于1b模型的现象，探讨了模型托管、API使用、资源管理和成本效益等多个方面的原因和影响。
在8GB VRAM上运行405B LLaMa - AirLLM
讨论围绕在8GB VRAM上运行405B LLaMa模型的可行性和性能问题，涉及技术细节、速度、成本和实用性。
刚刚获得了Cerebras的访问权限。每秒2,000个token。
讨论围绕Cerebras高性能计算平台的速度和应用展开，涉及技术细节、访问权限、成本效益和潜在风险，总体情感偏向期待和好奇。
低上下文速度比较：MacBook、Mac Studio 和 RTX 4090
讨论主要围绕不同硬件设备在处理大型语言模型时的性能对比，特别是RTX 4090、M2 Max Macbook Pro、M1 Ultra Mac Studio和M2 Ultra Mac Studio的性能差异，以及如何通过优化工具和配置提升处理速度。