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讨论总结

整个讨论围绕NVIDIA在Blackwell上推理速度提升15倍展开。大家对这一提升倍数表示怀疑，多认为是营销手段，从不同角度如数据对比、精度降低、实际性能提升数值等方面进行了分析，还涉及到NVIDIA产品的一些其他相关话题，像产品功耗、价格等，整体氛围充满质疑并积极探寻背后的真相。

主要观点

  1. 👍 NVIDIA宣称的推理速度提升15倍可能是营销手段
    • 支持理由：如不同硬件支持的数据类型对比、NVIDIA有篡改图表习惯、自图灵时代就有降低精度宣称性能提升的情况等。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 NVIDIA比较不同精度声称性能提升存在不合理之处
    • 正方观点：不同产品支持不同精度，这样对比像拿苹果和橘子比较。
    • 反方观点：无
  3. 💡 实际性能提升最多为20 - 40%
    • 解释：NVIDIA将精度减半宣称性能提高倍数，但实际最多只有20 - 40%的提升。
  4. 🤔 NVIDIA不关心消费者，存在垄断行为
    • 解释：Blackwell上的提升可能不会惠及RTX 5090，VRAM带宽提升幅度与推理速度提升幅度不成正比暗示对消费者不重视。
  5. 😕 B200的特性使其速度提升的倍数可以解释
    • 解释：8位到4位张量核心使速度提升2倍，B200相当于2个B100连接使速度提升2倍，1.25倍的速度提升来自实际速度提升，B200的72 GPU的NVLink能提高并行性等共同作用。

金句与有趣评论

  1. “😂 Dogsh’t, they plot a graph comparing quant4 vs fp16 just for marketing”
    • 亮点：直接指出NVIDIA可能的营销手段，绘制比较quant4和fp16的图表只为营销。
  2. “🤔 It’s Nvidia. They always fudge their charts.”
    • 亮点：表达了NVIDIA有篡改图表的习惯，这是对NVIDIA可信度的质疑。
  3. “👀 They are comparing FP16 performance in Ampere to FP8 in Hopper and FP4 in Blackwell, no wonder they can claim crazy numbers like 8x and 5x improvements in a single generation, they are so blatantly comparing apples to oranges lol.”
    • 亮点：形象地指出NVIDIA比较不同精度得出性能提升数值是不合理的，就像拿苹果和橘子比较。
  4. “😉 Actual flops is 5x because of \n2x from 8 bit to 4 bit tensor core\n2x since b200 is basically 2 b100s connected\n1.25x from actual speed up i guess?”
    • 亮点：具体解释了实际浮点运算倍数是5倍的原因。
  5. “🙄 Lies, damned lies, statistics and nVidia marketing material.”
    • 亮点：将NVIDIA声称的加速推理15倍称为谎言，并与统计中的谎言和营销材料相联系。

情感分析

总体情感倾向是负面的，主要分歧点在于NVIDIA在Blackwell上推理速度是否真的提升了15倍。可能的原因是NVIDIA在技术数据展示方面存在疑问，如不同精度对比、图表可能被篡改等，让大家觉得这一说法不可信，而且还担心NVIDIA更关注云服务提供商而忽视消费者利益。

趋势与预测

  • 新兴话题：像从fp8到fp4转换中的质量影响、不同产品运行特定模型（如H100以fp16运行llama 405B，B200以fp4运行llama 1B）的情况等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果NVIDIA确实存在营销手段夸大性能提升，可能会影响其在消费者心中的形象，也可能促使行业对技术数据展示的规范更加重视。

详细内容：

标题：关于 NVIDIA 速度提升的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 NVIDIA 速度提升的话题引起了广泛关注。原帖指出 NVIDIA 宣称在 Blackwell 上实现了推理速度提升 15 倍，但 VRAM 带宽仅快 2.5 倍，引发了众多网友的热烈讨论。该帖获得了较高的关注度，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在对 NVIDIA 这一宣称的真实性和合理性的质疑。有人认为这纯粹是为了营销而夸大其词，比如有人说：“狗屎，他们为了营销把 quant4 和 fp16 做对比画图。” 也有人指出不同精度的计算差异，例如：“这是 fp4 ，Blackwell 支持而 Ampere 支持的是 fp16 。Fp4 和 int4 是不一样的，需要非常专业的硬件来进行 fp4 数学运算。” 还有人觉得 NVIDIA 一贯在图表上做手脚。

然而，也有一些不同的声音。有人认为 NVIDIA 可能确实在为行业发展方向增加低精度计算的硬件支持。

在讨论中，对于 NVIDIA 的做法存在共识，即普遍认为其宣传存在一定的误导性。特别有见地的观点如：“从 fp8 到 fp4 能获得如此性能提升还是很疯狂的，即便这些数字是将 fp16 的 Hopper 与 fp4 的 Blackwell 相比，也令人印象深刻。”

但也有人提出疑问，比如：“也许我不太理解，但我以为从 fp8 到 4 会降低质量，我理解错了吗？”

总之，关于 NVIDIA 此次速度提升的宣称在 Reddit 上引发了激烈的讨论，各方观点交锋，让人对这一话题有了更深入的思考。