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所有型号均配备48GB显存。忽略成本，仅考虑LLM推理和/或微调的性能。

4090: https://www.techpowerup.com/gpu-specs/geforce-rtx-4090.c3889

内存带宽 1.01 TB/s

FP16 82.58 TFLOPS

Rtx 6000 ada: https://www.techpowerup.com/gpu-specs/rtx-6000-ada-generation.c3933

内存带宽 960.0 GB/s

FP16 91.06 TFLOPS

L20: https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l20.c4206

内存带宽 864.0 GB/s

FP16 59.35 TFLOPS

L40s: https://www.techpowerup.com/gpu-specs/l40s.c4173

内存带宽 864.0 GB/s

FP16 91.61 TFLOPS

讨论总结

本次讨论主要围绕不同GPU型号（如4090、6000 Ada、L20、L40s）在大型语言模型（LLM）推理和微调中的性能瓶颈展开。讨论内容涵盖了内存带宽、FP16性能、多GPU配置等多个关键因素，并涉及型号混淆、硅芯片差异、利润最大化等话题。总体上，讨论氛围较为技术性和专业性，参与者对GPU性能的细节表现出高度关注。

主要观点

  1. 👍 6000 Ada被认为是最佳选择
    • 支持理由：功耗更低，不需要频繁在PCI总线、CPU缓存和GPU之间传输数据。
    • 反对声音：有评论指出型号混淆问题，解释了6000 Ada与L40s的关系。
  2. 🔥 多GPU环境下需考虑GPU间通信开销
    • 正方观点：如果只使用两个GPU，建议选择性能较高的4090。
    • 反方观点：如果使用更多GPU，应优先考虑每个PCIe插槽的最大VRAM容量。
  3. 💡 双4090 GPU在多模态实时推理实验中表现出色
    • 解释：尽管在大多数应用中，一块GPU仅作为内存扩展使用，但在多模态实时推理实验中，两块独立GPU非常有利。
  4. 🚀 内存带宽和FP16性能在LLM推理和微调中起决定性作用
    • 解释：讨论中强调了内存容量（VRAM）和FP16性能的重要性，特别是在多GPU配置中，PCIe带宽和CPU内存带宽可能成为瓶颈。
  5. 🌟 Nvidia的产品策略受利润最大化驱动
    • 解释：有评论指出，Nvidia通过软件或硬件手段对硅芯片进行差异化处理，以适应不同的产品定位，其策略更多地受利润最大化目标驱动。

金句与有趣评论

  1. “😂 swagonflyyyy：I’d go for the 6000 Ada any day. Put all your eggs in one basket.”
    • 亮点：简洁有力地表达了6000 Ada的偏好。
  2. “🤔 Mephidia：You’re probably confusing the a6000 with the 6000 ada (terrible naming). The 6000 Ada is just the l40s with an active cooling system.”
    • 亮点：指出了型号混淆的问题，并解释了6000 Ada与L40s的关系。
  3. “👀 Fast-Satisfaction482：I find with dual 4090, that most applications which are capable of utilizing the VRAM of both do not utilize the compute of both, so in most applications, one is just a very expensive memory extension for me.”
    • 亮点：揭示了双4090 GPU在实际应用中的利用率问题。
  4. “🎯 Downtown-Case-1755：That’s the joke! They’re all the same silicon!”
    • 亮点：幽默地指出了所有提到的GPU型号实际上基于相同的硅芯片AD102。
  5. “🔍 randomfoo2：For batch size 1 (bs=1, bsz=1) inference, which is a single user request at a time, the FLOPS matter most for prefill/prompt processing - this is the amount of time it takes to process the conversation history before generating new tokens.”
    • 亮点：详细解释了FP16 FLOPS在单用户请求推理中的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中立，主要集中在技术细节和性能分析上。主要分歧点在于不同GPU型号的选择和性能评估，以及Nvidia的产品策略。可能的原因包括参与者对GPU性能的深入了解和对Nvidia产品策略的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态实时推理和量化处理可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对GPU性能的深入讨论可能会影响未来LLM推理和微调的硬件选择和配置策略。

详细内容：

标题：关于 LLM 推理/微调中不同 GPU 性能的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“2x4090 vs 6000 ada vs L20 vs L40s：什么是 LLM 推理/微调的瓶颈？”的帖子引发了广泛关注。该帖子详细列出了各款 GPU 的参数，并附上了相关链接。帖子获得了众多的评论和热议。

讨论的焦点主要集中在不同 GPU 性能的比较以及在 LLM 推理和微调中的表现。有人表示会选择 6000 Ada，也有人认为要考虑到多 GPU 之间的数据拆分开销。有用户提到 6000 Ada 比 4090 功耗更低，且无需在 PCI 总线、CPU 和 GPU 之间移动数据，单个 48GB 往往在微调中更具优势。还有用户指出，对于双 4090 而言，多数能利用两者 VRAM 的应用并不能同时利用两者的计算能力。

有人说：“对于批量大小为 1 的推理，即一次处理单个用户请求，FLOPS 在预填充/提示处理中最为重要，这是处理对话历史以生成新令牌之前所需的时间。新令牌生成在很大程度上受到内存带宽的限制，即遍历每个参数所需的时间。”

有人认为 VRAM 是关键，也有人提到不同架构下 FP16 FLOPS 应关注“Tensor FP”数字。还有用户分享自己拥有几个 6000 Ada 且非常喜欢，但表示最好针对具体用例进行测试。

在这场讨论中，关于不同 GPU 在 LLM 推理/微调中的性能表现和瓶颈问题存在诸多争议和不同观点。到底是 VRAM 重要，还是 FLOPS 更关键？多 GPU 之间的数据拆分又会带来多大的影响？这些问题仍有待进一步探讨和研究。