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内存方面：你能用它很好地运行Llamma 70B吗？我的36 GB M3 Pro运行起来有延迟。我在考虑退货并购买一台96GB的M2 Max翻新机。64GB的内存是否也足够用于大多数本地主流大型语言模型？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于不同配置的Mac电脑在运行大型语言模型（LLMs）如Llama 70B时的性能表现和内存需求。参与者分享了各自使用不同型号Mac（如M1 Max, M2 Max, M3 Max）的经验，讨论了内存带宽、VRAM限制、模型运行速度、网络连接等多个技术细节。总体上，高内存配置和优化的内存带宽被认为是提升模型运行效率的关键因素。

主要观点

  1. 👍 M2 Max 的内存带宽为 400GB/s，比 M3 Pro 的 150GB/s 更快
    • 支持理由：更高的内存带宽可以显著提升模型处理速度。
    • 反对声音：无明显反对意见，多数用户认同这一观点。
  2. 🔥 M1 Max 64GB Mac 实际可用 VRAM 约为 48GB
    • 正方观点：实际可用VRAM限制了模型的运行效率。
    • 反方观点：有用户分享了增加VRAM限制的方法，但需要重启后重新运行命令。
  3. 💡 M3 Max 40 GPU核心和64GB RAM的Mac可以运行Llama3-70B模型，但速度慢
    • 解释：该配置的内存占用接近极限，大约只能支持到Q4版本。

金句与有趣评论

  1. “😂 fallingdowndizzyvr：A M2 Max will be much faster.”
    • 亮点：直接指出M2 Max在性能上的优势。
  2. “🤔 ChimataNoKami：M1 Max 64gb. You can only use about 48GB of vram with metal on this.”
    • 亮点：揭示了实际可用VRAM的限制。
  3. “👀 Just_Maintenance：It can run Llama3-70B, up to about Q4 (~40GB), but it’s really slow and its a tight fit.”
    • 亮点：描述了在有限内存下运行大型模型的实际挑战。

情感分析

讨论总体上偏向技术性和实用性，用户们积极分享各自的经验和数据，尽管存在一些技术限制和性能挑战，但整体氛围是建设性和探索性的。主要分歧点在于不同配置Mac的性能表现和内存需求，以及如何优化这些配置以提升模型运行效率。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于如何优化Mac配置以适应更高要求的LLMs的讨论。
  • 潜在影响：随着LLMs的应用越来越广泛，对高性能计算设备的需求将持续增长，这可能会推动相关硬件技术的进一步发展。

详细内容：

标题：Reddit 热议：Mac 电脑不同配置运行大型语言模型的表现

在 Reddit 上，一则题为“Anyone here using a 96GM or 64 GB ram m series Mac?”的帖子引发了热烈讨论，获得了众多关注和大量评论。帖子主要探讨了在不同内存配置的 M 系列 Mac 电脑上运行 Llamma 70B 的情况，以及是否存在卡顿、内存带宽是否足够等问题。

讨论焦点与观点分析： 有人表示 M2 Max 会比现有的 M3 Pro 快很多，因为 M3 Pro 不仅是 Pro 版本，还是弱化版，其内存带宽仅为 150GB/s，而 M1/M2 Pro 有 200GB/s，M2 Max 则高达 400GB/s。有人测试了 M2 Max 96GB，发现速度约为 350GBps，不过这并非在理想条件下的测试结果。 有用户提到 M1 Max 64GB 在使用 Metal 时，VRAM 有一定限制。还有用户分享了通过特定命令成功增加 32GB MBP 的 VRAM 限制的经历。 有用户拥有 M3 Max 40 GPU 核心和 64GB 内存，表示运行 Llama3-70B 时速度较慢。也有用户使用 M1 studio ultra 搭配 128GB 内存，能轻松运行 120b 和 146b 模型。 有人指出在 Mac 上处理 32k 上下文需要几分钟才能得到第一个生成的令牌，认为在快速推理方面，RTX 更胜一筹。但也有人表示对于特定需求，Mac 仍能满足。

总之，关于不同配置的 Mac 电脑运行大型语言模型的表现，大家观点各异，但都提供了有价值的经验和数据。