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我看到这样的帖子，人们能够流利地在软件和不同类型的硬件基底如何实现它之间进行交流。 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1edryd2/how_fast_big_llms_can_work_on_consumer_cpu_and/

我想在这方面做得更好，但我觉得我的理解中存在一些漏洞。我知道如何估计所需的GPU内存量（例如，模型空间+2倍优化器状态+1倍梯度+更多批次大小）。以及模型并行性和数据并行性之间的区别。

但如何在给定某些硬件的情况下学习可能的延迟？在每秒处理的令牌数等方面。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于如何在不同硬件条件下评估大型语言模型（LLM）的性能和延迟。参与者们探讨了内存带宽、模型大小、显卡配置以及量化级别等因素对LLM性能的影响。讨论中，Paulonemillionand3强调了内存带宽和模型大小的重要性，而Linkpharm2则提供了不同显卡配置下的具体性能数据。此外，FullOf_Bad_Ideas提出了评估LLM性能的复杂性，并询问了发帖者对训练和推理速度的关注点。

主要观点

  1. 👍 内存带宽和模型大小是影响LLM性能的关键因素
    • 支持理由：每个令牌的处理都需要对整个模型进行计算，内存带宽的速度直接影响令牌处理的效率。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不同显卡配置下的LLM模型性能差异
    • 正方观点：3090显卡在处理12bq5模型时速度为40-60t/s，内存带宽为900gbps。
    • 反方观点：3060显卡的性能相对较慢，内存带宽为360gbps。
  3. 💡 评估LLM性能的复杂性
    • 涉及到底层实现代码，通常是用C++或CUDA编写的。即使是框架的编写者，也只有在运行后才能发现性能瓶颈并进行改进。

金句与有趣评论

  1. “😂 essentially it’s a function of memory bandwidth and model size.”
    • 亮点：简洁地概括了影响LLM性能的关键因素。
  2. “🤔 3090 (900gbps) is about 40-60t/s on 12bq5 models.”
    • 亮点：提供了具体硬件配置下的性能数据，有助于理解不同硬件的性能差异。
  3. “👀 That’s complicated as is comes down to implementation code that’s written usually in c++ or CUDA.”
    • 亮点：指出了评估LLM性能的复杂性，强调了底层实现代码的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，参与者们提供了专业且详细的技术分析。主要分歧点在于不同硬件配置下的性能差异，以及评估LLM性能的复杂性。可能的原因是参与者们对LLM性能的理解和经验不同，导致了对同一问题的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何通过优化底层实现代码来提高LLM在特定硬件上的性能。
  • 潜在影响：对LLM性能的深入理解将有助于开发更高效的硬件配置和优化策略，从而推动LLM技术的进一步发展。