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讨论总结

这个讨论围绕Llama 405B在Nvidia H200 SXM上达到142 tok/s展开。有人分享了相关技术进展、模型的可访问性和定价等信息，也有很多人从不同角度提出疑问，如在多并发请求下速度是否适用、能否运行游戏等，还有对硬件成本、不同硬件设备运行速度差异等方面的讨论，整体氛围比较积极，大家积极分享观点和疑惑。

主要观点

  1. 👍 希望迷你电脑10年后达到特定速度
    • 支持理由：看到Llama 405B在Nvidia H200 SXM上的速度，对未来自己的迷你电脑性能有所期待
    • 反对声音：无
  2. 🔥 新推理API有进展，使用Meta Llama 3.1 405B Instruct模型
    • 正方观点：作者分享了模型运行的技术参数、速度、可访问性和定价等信息，展示出进展
    • 反方观点：无
  3. 💡 运行大型模型速度快或许和资金投入有关
    • 解释：看到Llama 405B在Nvidia H200 SXM上的速度，推测资金投入可能是关键因素
  4. 🤔 不同硬件设备运行Llama模型速度不同
    • 解释：通过不同硬件上得到的不同速度结果得出此观点
    • 反对声音：无
  5. 😎 Cerebras主要问题是难以达到价格竞争点
    • 解释：对比Cerebras和Nvidia H200 SXM的成本得出此结论

金句与有趣评论

  1. “😂 CortaCircuit：I am hoping my mini PC can do this is 10 years…”
    • 亮点：表达了对未来迷你电脑性能的期待，具有代表性的个人愿望
  2. “🤔 Ahhh so the secret to running large models fast is $$$ eh 🤔”
    • 亮点：以诙谐的方式推测大型模型运行速度与资金投入的关系
  3. “👀 Patient_Ad_6701: Sorry. But can it run crisis?”
    • 亮点：幽默地以游戏来衡量Llama 405B的性能
  4. “😎 Lazylion2：according to chatGPT one of these costs $36,000 - $48,000”
    • 亮点：给出了Llama 405B相关硬件成本的参考范围
  5. “😏 MixtureOfAmateurs：Absolute madness.”
    • 亮点：简洁地表达出对Llama 405B速度的惊叹

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对Llama 405B在Nvidia H200 SXM上的速度多持好奇、惊叹态度。主要分歧点在于Cerebras和Nvidia H200 SXM的成本和性能比较，可能是由于不同人对不同硬件的了解程度和关注重点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：计算机技术发展下未来家用PC上模型的性能表现。
  • 潜在影响：可能会影响人们对不同硬件在运行大型模型时性价比的看法，也可能影响相关技术研发方向和用户对未来电脑性能的期望。

详细内容：

标题：Llama 405B 在 Nvidia H200 SXM 上的性能引发热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“Llama 405B 能在 Nvidia H200 SXM 上达到 142 tok/s”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一个相关视频的链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1gc7s6p.mp4 ），吸引了众多网友参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人希望自己的迷你电脑在 10 年后也能达到这样的性能。有人仍在等待 bitnet 至少能为最低硬件提供 30b 模型。有人指出目前有一些 1 比特的 gguf 模型可以尝试。也有人认为量化 GGUF 存在严重的质量损失，因为模型被缩小了，大家仍在等待基于 1 比特从头训练的模型。还有人表示问题在于训练需要非 1 比特数据，所以初始投资是个问题，但如果能在硬件要求很低的情况下运行 llama 70B 模型，仍比 8B 模型好。

有人认为宁愿拥有一个智能 10 倍但速度为 2tk/sec 的 AI，而非 200tk/sec 的当前模型。也有人指出获得更智能模型的方式可能是让 10 个模型在后台以 200 t/s 运行并聚合结果。

对于模型性能和应用场景，有人认为如果在处理代码时能更智能，即使速度慢也可能很出色，但在某些任务中速度仍是必需的。

有人猜测 2 - 3 年内 ASIC 可能在变压器推理方面更常见，因为当前的主要瓶颈是内存大小和带宽。

有人好奇特斯拉 Model 3 的 VRAM 有多少，甚至有人订购了 DGX 平台。

有人提出关于模型速度在处理多个并发请求时是否依然如此的疑问。

有人觉得如果计算机技术保持当前发展速度，未来普通家用电脑运行 405b 模型并非遥不可及。

有人提到 Cerebras 的运行成本和价格竞争力问题。

讨论中的共识在于大家都对模型性能和硬件发展表现出了浓厚的兴趣和关注。

特别有见地的观点如“如果在处理代码时能更智能，即使速度慢也可能很出色，但在某些任务中速度仍是必需的”，丰富了对于模型应用场景的思考。

总的来说，这次关于 Llama 405B 在 Nvidia H200 SXM 上性能的讨论，充分展现了大家对计算机硬件和模型发展的期待与思考。