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理论上，7900XTX的性能/成本比不错。只是好奇在它上面运行大语言模型工作负载的实际操作体验是怎样的？显然目前它无法与RTX4090相比，但它非常便宜，很诱人呢。

讨论总结

这个讨论围绕着使用7900XTX运行LLM工作负载展开。参与者分享了各自的使用体验，包括性能表现、遇到的问题，还讨论了性价比以及是否值得购买等问题，总体氛围比较理性务实。

主要观点

  1. 👍 在7900XTX上运行特定软件体验良好
    • 支持理由：如Thrumpwart表示对于刚涉足这个领域的人来说体验很棒，速度快且显存很有帮助。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 7900XTX每秒标记处理性能良好但受多种因素限制
    • 正方观点：有评论者指出性能取决于软件栈和使用场景等因素。
    • 反方观点：无
  3. 💡 7900XTX是否省钱取决于软件栈
    • 解释：GradatimRecovery认为如果在功能上受限那就不是真的省钱。
  4. 💡 使用AMD产品是低成本换取能力可用但相对较差的产品
    • 解释：hayden0103认为使用AMD产品是用较低成本换取一个虽有能力可用但在AI（和游戏）方面较差的产品。
  5. 💡 简单推理性价比不错，复杂情况需要大量调整
    • 解释：有评论者提到如果进行简单推理，7900XTX性价比高，但复杂情况就需要大量调整。

金句与有趣评论

  1. “😂 对于刚涉足这个领域的人来说它很棒。它速度快而且显存很有帮助。”
    • 亮点：直观地表达了7900XTX对于新手的优势。
  2. “🤔 ROCn正在不断成熟。它不是CUDA，但能满足我的需求，所以没必要花更多钱买Nvidia显卡，因为对我没有好处。”
    • 亮点：体现了ROnC的发展情况以及与CUDA的对比下自身需求的权衡。
  3. “👀 我认为你必须知道你正在节省一大笔钱以换取一个非常有能力且可用，但严格来说在AI（和游戏）方面较差的产品。”
    • 亮点：清楚地阐述了使用AMD产品的成本与性能的关系。
  4. “😎 在我的情况中，使用windows LM studio版本0.3.3和Vulkan 0.0.7。对于7900XTX，with deepseek coder v2 lite 6 agents token生成约为65.96 tokens/秒。”
    • 亮点：给出了具体的运行数据。
  5. “🙄 Sad little AMD fanboys can’t figure out how to benchmark their own toys. So sad.”
    • 亮点：虽然带有讽刺意味，但反映出部分人对AMD粉丝的一种看法。

情感分析

总体情感倾向比较中立客观，大部分人都是基于自己的使用经验分享观点。主要分歧点在于7900XTX是否是高性价比的选择以及AMD产品在LLM工作负载方面的能力。产生分歧的原因是不同用户有不同的使用需求、使用场景以及对性能和成本的权衡标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于特定软件版本（如koboldcpp的rocm版本）对7900XTX运行LLM工作负载性能优化的讨论。
  • 潜在影响：如果7900XTX在LLM工作负载方面的性能能够不断提升且性价比凸显，可能会影响相关硬件市场的选择倾向，促使更多人选择AMD的显卡用于LLM相关工作。

详细内容：

《关于 7900XTX 运行 LLM 工作负载的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Experiences on running 7900XTX to run LLM workload?”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出 7900XTX 在理论上具有良好的性能/成本比，并好奇其实际运行 LLM 工作负载的体验如何。此帖获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕 7900XTX 在运行 LLM 工作负载方面的表现、优势与不足展开。

有人表示在 Windows 上一直用 7900XTX 运行 LM Studio 和 Amuse AI，对于新手来说很棒，速度快且 VRAM 有帮助。也有人指出 ROCN 正在不断成熟，虽然比不上 CUDA，但能满足自身需求，没必要为了 Nvidia 支付更多费用。

还有用户称自己的 7900XT（少 4GB 的 VRAM）体验不错，但在使用时需要寻找支持 ROCm 的特定软件版本，也会遇到不兼容 AMD 的工具。

有人刚在 lmstudio 上用 7900xt 尝试启用了 flash attention，节省了大量 VRAM 使用率。也有人提到近期的 LM Studio 允许通过应用中的特定部分下载和安装 ROCm 运行时。

有观点认为 7900XTX 在 token-per-sec 方面表现良好，但具体效果取决于堆栈和用例。如果需要 flash attention 可能会有问题，如果主要使用 llama.cpp 进行 LLM 推理，大多时候应该没问题。可能会遇到库不支持 rocm 的情况，若要训练可能会遇到困难。

有人测试了不同配置下的 token 生成速度，如用 7900XTX 结合特定版本的软件，token 生成速度比 4070ti 快。

有人指出在 Windows 上可以使用 AMD Amuse 生成图像，在 Linux 上用 ROCm 运行相关模型虽然可行但速度较慢。

讨论中的争议点在于 7900XTX 与 Nvidia 产品相比的性价比和功能全面性。支持 7900XTX 的认为其能满足特定需求且价格优势明显；反对者则认为其在功能上存在限制，不能使用行业领先工具。

总体而言，7900XTX 在运行 LLM 工作负载方面有一定优势，但也存在一些局限性，具体取决于用户的使用场景和需求。