我每天都在人工智能基础设施和机器学习工程领域工作，几个月前我骗自己买了一张4090显卡。除了偶尔在周末玩游戏和运行vllm几次之外，我看不出它的吸引力。
就像对于我能够访问的企业GPU集群上的大型和酷炫模型/用例来说，它还不够，所以似乎毫无意义，而对于个人使用，有多个模型提供商（例如通过openrouter）在价格上相当有竞争力。
大家在本地做了些什么，是API做不到的，如果是搞AI基础设施，为什么不租一两个小时来学习呢？
讨论总结
本次讨论主要聚焦于NVIDIA 4090显卡在AI基础设施和机器学习工程中的实际应用和价值。参与者们分享了各自的使用体验，讨论了显卡在不同场景下的实用性，包括模型训练、数据处理、隐私保护等方面。许多用户强调了本地运行与使用API或云服务的成本效益比较，以及个人隐私保护的重要性。同时，也有用户提出了对未来技术发展的期待，以及对高性能硬件投资的长期考虑。整体上，讨论呈现出对技术细节的关注和对实际应用价值的深入探讨。
主要观点
👍 本地运行与隐私保护
- 支持理由：本地运行可以提供更高的隐私保护，避免数据被外部服务收集。
- 反对声音：使用API或云服务可能更经济高效，尤其是对于不涉及敏感数据的应用。
🔥 成本效益与硬件投资
- 正方观点：购买高性能显卡如4090可以长期节省成本，尤其是在频繁使用的情况下。
- 反方观点：租用GPU或使用API服务在短期内可能更经济，尤其是对于偶尔的需求。
💡 模型训练与技术发展
- 通过本地硬件进行模型训练可以更好地控制实验过程，但需要考虑硬件的实际性能和成本。
- 随着技术的发展，未来可能会有更多适合低成本硬件的模型和算法出现。
金句与有趣评论
“😂 使用API或云服务可能更经济高效，尤其是对于不涉及敏感数据的应用。”
- 亮点：强调了成本效益在技术选择中的重要性。
“🤔 购买高性能显卡如4090可以长期节省成本，尤其是在频繁使用的情况下。”
- 亮点：指出了硬件投资的长期经济效益。
“👀 随着技术的发展，未来可能会有更多适合低成本硬件的模型和算法出现。”
- 亮点：展示了技术进步对硬件选择的影响。
情感分析
讨论的总体情感倾向较为中性，参与者们既有对4090显卡实际应用价值的肯定，也有对其成本效益和必要性的质疑。主要分歧点在于个人使用场景与企业级需求的差异，以及本地运行与云服务的优劣比较。可能的原因包括个人隐私保护意识的增强，以及对高性能硬件投资回报的考量。
趋势与预测
- 新兴话题：随着技术的发展，未来可能会有更多适合低成本硬件的模型和算法出现，使得高性能显卡的需求可能会有所变化。
- 潜在影响：对个人用户而言，更注重隐私保护和成本效益的平衡；对企业用户而言，高性能硬件的投资可能会更加谨慎，考虑长期的技术发展和市场变化。
详细内容：
标题：关于 4090 在本地 AI 应用中的价值探讨
在 Reddit 上，有一篇关于“Honestly nothing much to do with one 4090”的热门讨论。该帖子引发了众多用户的关注，评论数众多。原帖作者表示自己从事 AI 基础设施和 ML 工程工作，几个月前购买了 4090 显卡，但除了周末偶尔玩游戏和运行几次 vllm 外，觉得用处不大，并且认为对于个人使用来说，通过 API 就能满足需求，还提到租用企业级 GPU 集群来学习更划算。
讨论焦点主要集中在 4090 显卡在本地 AI 应用中的实际价值和用途。有人认为一对 3090 更具性价比，能支持 70b 本地模型，还能保证数据在本地。也有人指出可以通过多显卡并行来提升性能，比如 llama.cpp 就支持。但也有人觉得单张 3090 就能运行一些模型，只是速度稍慢。
比如，有用户分享道：“我可以在我的 3090 上运行 70B 模型，只是速度有点慢，每秒 1.8 个令牌，但仍然比大多数人类打字快。”还有用户提到：“对于一些 70B 模型，量化会影响性能和大小，比如相同的 70B 模型，量化不同大小差异很大。”
对于是否需要 NVLink，有人认为它对训练有帮助，对推理影响不大。也有人提到 4090 显卡在本地应用中的多种用途，如学习浅层和深度学习、训练小模型、进行多种任务处理等。
同时，也有用户从成本、隐私、便利性等方面进行了讨论。有人认为在某些地区，本地运行成本更低；有人强调隐私和安全的重要性，不想将个人信息发送到云端；还有人觉得本地运行更方便，无需依赖稳定的网络。
总的来说，关于 4090 显卡在本地 AI 应用中的价值，用户们观点各异，取决于个人需求、使用场景和对技术的熟悉程度等多种因素。但大家普遍认为，需要根据实际情况来评估其是否值得拥有和使用。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！