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我通常在配有4090（显卡）的个人电脑上运行ollama，但405b模型显然不同。我听说由于这受内存限制，使用有足够内存的CPU会比没有足够内存的GPU更好。我有一台双路Skylake Xeon服务器，有40个核心和512GB内存。这个（服务器）能运行这个模型吗？性能会有多差呢？有人在CPU上试过吗？我刚接触本地大语言模型，如果我的问题很愚蠢请见谅。

讨论总结

原帖询问自己双路Skylake Xeon服务器（40核512GB内存）能否运行Llama 3.1 405b模型。评论从多方面展开讨论，包括模型运行时每秒token生成速度、硬件配置（如CPU核心数、内存速度等）的影响、原帖未明确CPU型号带来的判断困难、免费使用模型的替代方案、订阅试用模型的建议以及运行该模型的内存需求等，整体氛围较为理性，大家从不同角度发表观点。

主要观点

  1. 👍 运行Llama 3.1 405b模型，不同配置下每秒token生成速度不同。
    • 支持理由：多位用户给出不同配置下每秒token数的实例。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 原帖提到的“Skylake Xeon”有多种型号，未明确型号导致难以判断服务器情况。
    • 正方观点：不同型号在核心数和内存通道数上有差异。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 自行在服务器运行405b模型意义不大，有很多地方可免费使用。
    • 支持理由：存在免费提供该模型服务的地方。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 运行Llama 3.1 405b模型至少需要1TB内存。
    • 支持理由：源于日常实验和模型大小。
    • 反对声音：原帖提问者未明确表示反对，但有其他用户点了反对票。
  5. 💡 7 - 8b模型可满足制作Telegram聊天机器人的需求。
    • 支持理由：用户表示自己实际使用情况如此。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 kryptkpr: Yep, grab a Q4 GGUF and expect around 2 - 3 seconds per token (not tokens per second).”
    • 亮点：给出了特定版本下模型运行每秒token的大概时间。
  2. “🤔 JacketHistorical2321: The number of cores doesn’t matter as much as the speed of your RAM.”
    • 亮点：提出内存速度比CPU核心数对模型运行影响更大的观点。
  3. “👀 Lol, "Skylake Xeon" CPU can be Xeon E3 - 1220 v5 with 4 cores and 2 - channel memory, but it can be also Xeon Platinum 8180 with 28 cores and 6 - channel memory. How are we supposed to know?”
    • 亮点：指出原帖CPU型号的多种可能性，体现原帖信息不明确的问题。
  4. “💡 我觉得没什么意义，因为有很多地方免费提供405b模型的服务。试试像deepseek之类的吧。”
    • 亮点：从实用性角度对原帖作者的计划提出不同看法。
  5. “😉 Special - Wolverine：Spend $50 for a year’s sub on VeniceAI to try 405B to see if you even like the results.”
    • 亮点：给出了一种尝试405B模型的订阅方案。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点在于原帖作者的服务器能否运行该模型以及是否有必要自己运行该模型。可能的原因是大家基于不同的经验、需求和知识背景来判断，比如有的从硬件配置的技术角度，有的从实用和经济的角度。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同量化等级（如Q8等）在模型表现上与fp16的差异可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：如果更多人认识到运行大模型对硬件（尤其是内存）的高要求，可能会影响人们对大模型本地运行的决策，或者促使硬件升级。

详细内容：

《关于 Skylake Xeon 服务器能否应对 Llama 3.1 405b 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上有一则帖子引发了广泛关注，该帖题为“我想在 Skylake Xeon 服务器上尝试运行 Llama 3.1 405b 模型，从内存角度看它能胜任吗？” 此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

帖子中，发帖者表示自己通常在配有 4090 的 PC 上运行 ollama，而 405b 模型显然不同。听闻由于此模型受内存限制，有足够内存的 CPU 可能比内存不足的 GPU 更合适。发帖者拥有一台双 Skylake Xeon 服务器，具有 40 核和 512GB 内存，询问能否处理该模型以及预期性能如何，是否有人在 CPU 上尝试过。

讨论中主要观点如下： 有人表示抓取 Q4 GGUF 后，预计每秒约 2 - 3 个令牌。但也有人指出这听起来过于乐观，比如有人拥有约 300GB 内存的线程撕裂者 Pro 系统，每秒仅能获得约 0.12 个令牌。还有人提到双 6 核 Xeons 搭配 256GB DDR4 - 2133 内存时，每秒获得 0.09 个令牌。有人认为内存速度比核心数量更重要，比如自己的 DDR4 3600 内存设置为 8 通道。但也有人认为并非总是如此，即使无法达到理论内存带宽，再多的内存也无法提升速度。

有人建议保持较小的上下文大小，比如最大 1024。有人反馈运行时每 5 - 7 秒才输出一个词。还有人提出可能存在计算瓶颈，可尝试禁用超线程并分配较少的 vcpus，或者直接运行裸机。

有人认为“Skylake Xeon”CPU 类型多样，难以判断。有人认为 405b 模型有很多免费服务，可尝试其他如 deepseek。有人建议花费 50 美元订阅 VeniceAI 一年以尝试 405B 看是否喜欢结果。有人表示自己通过 openrouter API 免费使用 405B。

有人称至少需要 1TB 内存，有人对此提出疑问，而回答者表示这是基于日常实验和模型大小得出。有人认为 Afaik Q8 完全没问题，但也有人认为对于大多数事情 Q8 可以，如果想要 GPT4 的质量，Q8 不够，在精确任务中会有小的幻觉，405b 的优势仅在 fp16 中体现。

讨论中的共识在于大家都在积极探讨如何在不同配置下优化模型的运行。特别有见地的观点是关于内存速度、计算瓶颈以及不同量化方式对性能和质量的影响，这些观点丰富了讨论，让大家对该问题有了更深入的思考。

然而，对于 Skylake Xeon 服务器能否成功运行 Llama 3.1 405b 模型以及如何达到最佳性能，仍存在争议和不确定性，需要更多的实践和探索来得出确切结论。