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我正考虑购买Mac Studio，因为它拥有192GB的统一内存，其中70%可以分配给GPU，再加上800GB的内存带宽，理论上对于本地AI个人助理来说应该非常出色。而且它的闲置功耗仅为11瓦。我已经进行了几周的理论研究，试图找到类似的设备，但在价格上没有看到能与之匹敌的产品。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于选择用于大型语言模型（LLM）的硬件，特别是苹果M系列处理器与NVIDIA GPU的比较。参与者分享了各自的硬件配置和使用经验，讨论了不同硬件在内存、推理速度、功耗和成本方面的优劣。同时，也有关于未来硬件升级和新技术发展的期待。总体上，讨论呈现出对高性能、低功耗和成本效益的共同追求。

主要观点

  1. 👍 苹果M系列处理器在内存方面有显著优势
    • 支持理由：192GB统一内存和800GB内存带宽，适合大型AI模型。
    • 反对声音：推理速度可能不如NVIDIA GPU。
  2. 🔥 NVIDIA GPU在推理速度上表现更优
    • 正方观点：适用于需要高速处理的任务，如图像模型。
    • 反方观点：成本和功耗可能较高。
  3. 💡 AMD在AI领域的关注度相对较低
    • 解释：评论中较少提及AMD硬件，可能因为市场份额较小。
  4. 👍 Mac Studio的低功耗和良好散热性能
    • 支持理由：适合24/7运行，减少能源消耗和散热问题。
    • 反对声音：苹果的封闭系统可能限制灵活性。
  5. 🔥 自行组装PC的灵活性和成本效益
    • 正方观点：可以根据需求定制，成本可能更低。
    • 反方观点：需要更多技术知识和维护成本。

金句与有趣评论

  1. “😂 May be useful to you. Basically the choice seems to be Apple M* (if you really need that much ram) vs NVIDIA (inference speed)”
    • 亮点：简洁概括了硬件选择的两大方向。
  2. “🤔 I chose the x299 board because it supports 4x pcie x16 slots at full x16 speeds using a PLX chip, which allocates bandwidth based on usage.”
    • 亮点：展示了硬件配置的深度和技术细节。
  3. “👀 I’m not an Apple person but I’m jelly of the unified memory.”
    • 亮点：表达了羡慕之情，同时体现了对苹果硬件的认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，参与者普遍对高性能硬件表示认可，并分享了各自的使用经验。主要分歧点在于选择苹果M系列处理器还是NVIDIA GPU，以及是否自行组装PC。这些分歧主要源于性能、成本和使用习惯的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于低功耗、高内存的GPU的讨论。
  • 潜在影响：硬件选择的决策将直接影响AI模型的运行效率和成本，进而影响AI技术的普及和应用。

详细内容：

标题：Reddit 上关于选择何种硬件用于 LLM 的热烈讨论

在 Reddit 上，一篇题为“What hardware do you use for your LLM”的帖子引起了广泛关注。原帖作者考虑购买 Mac Studio，因其 192GB 统一内存、低功耗和良好的散热等特点，且经过数周的研究，未发现价格相当的可替代产品。此帖获得了众多评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在不同硬件配置的性能、功耗、散热以及适用性等方面。有人认为苹果 M 系列处理器在内存方面有优势，但计算能力相对较弱，英伟达则在推理速度上表现出色，而 AMD 似乎不被看好。

例如，有用户提到：“Tldr: 那个大的 M2 内存连接到一些糟糕的计算上，所以在 8K 上下文下，它几乎只能推送 30GB/秒。”还有用户分享：“我正在运行一个较旧的 Asus x299 SAGE 主板上的 4 个 3090，搭配 10900x 和 128GB 内存。它全部由一个 1600w 的电源供电，根据上下文运行 Mistral Large 123b 时，我能得到 10 - 14t/s。”

对于 Mac Studio，有人认为它仅在便利性方面出色，也有人觉得其虽然不是推理速度或训练的最佳选择，但很多功能在“mps”上运行依然很快。同时，一些用户提到了不同硬件在特定软件应用中的表现，如稳定扩散模型在 Mac 上运行不佳主要是软件问题。

讨论中存在一定的共识，即不同硬件配置各有优劣，选择应根据具体需求和使用场景而定。特别有见地的观点如关于如何平衡硬件性能和功耗，以及在企业级应用中如何优化硬件配置以满足大量需求等，这些观点丰富了讨论内容，为大家提供了更多思考方向。

总之，这次关于硬件选择的讨论展现了丰富的观点和深入的思考，为有相关需求的用户提供了有价值的参考。