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嗨。我在这里了解到，内存（RAM）容量在将模型加载到内存中时才比较重要，并且对推理速度（即每秒处理的标记数）影响不大，因为最重要的是内存带宽。那么核心数量呢？如果我们使用核心数量（虚拟或物理）为原来两倍的CPU，每秒生成的标记数是否会翻倍呢？在这两种情况下都假设没有GPU，也就是穷人的大型语言模型（LLM）:D

讨论总结

本次讨论围绕CPU推理时核心数的重要性展开。在无GPU的情况下，从不同角度探讨了CPU核心数对处理速度、LLM任务等的影响，涉及到内存带宽、I/O特性、过热降频等多种因素影响，大家各抒己见，整体氛围偏向理性的技术交流。

主要观点

  1. 👍 CPU核心数对无GPU时的生成速度无影响。
    • 支持理由：现代CPU大多受内存限制。
    • 反对声音：提示处理时核心数越多速度越快。
  2. 🔥 CPU核心数量对性能的影响取决于具体CPU。
    • 正方观点：不同CPU有不同的I/O特性等，如Intel 3435x受I/O和芯片互联影响。
    • 反方观点：无（未在讨论中明确体现）。
  3. 💡 核心数量对CPU推理速度无帮助，内存带宽才是主要瓶颈。
    • 支持理由：内存带宽制约着推理速度，内存通道越多推理速度越快。
    • 反对声音：部分情况（如提示处理）核心数有影响。
  4. 💡 CPU核心数量对处理速度的影响取决于CPU的处理类型。
    • 解释：骁龙X Plus在特定格式处理时核心数与处理速度有不同关系。
  5. 💡 提示处理是计算密集型，核心数对其有影响。
    • 解释：在无GPU情况下，提示处理依赖CPU核心数。

金句与有趣评论

  1. “😂 现代CPUs可在每个周期做32 (AVX) 或64 (AVX512) 次浮点运算。”
    • 亮点：直观给出了现代CPUs运算能力的量化数据。
  2. “🤔 提示处理：越多越好。2倍的核心数，2倍的速度。”
    • 亮点：简单明了地表述了核心数与提示处理速度的关系。
  3. “👀 因为每个token都依赖于前一个，所以在生成第一个“新”token时只能一次生成一个（batch size = 1）。”
    • 亮点：对token生成的原理进行了阐释。
  4. “🤔 我有一个Intel 3435x，有16个全功能核心和128GB的8通道内存。尽管我的带宽在基准测试中可以达到230GB/s以上，但由于I/O特性和这个特定芯片上的慢速互联，在使用LLM时，我只能使用大约一半的带宽。”
    • 亮点：以实例说明CPU自身特性对带宽利用的影响。
  5. “👀 6 cores strikes a good balance between speed and preventing thermal throttling on this platform.”
    • 亮点：给出了特定平台下核心数与速度、过热降频关系的结论。

情感分析

总体情感倾向为中性偏理性，大家主要在理性探讨技术问题。主要分歧点在于CPU核心数对CPU推理是否有帮助，原因是不同的CPU有着不同的特性（如内存带宽、I/O特性等），以及不同的任务场景（如提示处理、LLM处理等）对核心数的需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同类型CPU（如ARM核心等）在特定任务下如何优化核心数利用。
  • 潜在影响：有助于人们在选择CPU用于LLM或其他AI相关任务时做出更明智的决策，也可能影响未来CPU的设计方向，更加注重核心数与内存带宽等因素的平衡。

详细内容：

标题：CPU 核心数在推理中的重要性引发的热烈讨论

在 Reddit 上，一篇题为“ How important is the number of cores in CPU inference? ”的帖子引起了众多关注。该帖主要探讨了在没有 GPU 参与、纯 CPU 进行推理的情况下，核心数对推理速度的影响。截至目前，该帖获得了大量的点赞和众多评论。

帖子引发的主要讨论方向围绕着 CPU 核心数、内存带宽以及相关技术细节等方面。文章将要探讨的核心问题是 CPU 核心数在推理中的具体作用以及其是否存在一定的限制。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，对于 CPU 推理来说，核心数对生成速度几乎没有影响，因为大多数 CPU 都受到内存的限制。同时，还提到 DDR5 每个通道的带宽约为 40GB/s，DDR4 约为 25GB/s。现代 CPU 每个核心需要 8 - 16 乘以时钟速度 GB/s 的内存带宽。对于时钟速度约为 4GHz 的现代 CPU，每个核心需要 32 或 64GB/s 的内存带宽，2 - 3 个核心足以使内存达到上限。

有人表示，在提示处理方面，核心数越多速度越快。两倍的核心，就可能有两倍的速度。但也有人提到，如果没有 GPU，对于一些大模型，如 123B 和 405B 等，由于上下文大小和 VRAM 的限制，可能会出现问题。

有用户分享了自己的经历，称拥有 16 个全功率核心和 128GB 内存的英特尔 3435x，在进行 LLM 任务时，由于芯片的 I/O 性质和缓慢的互连，只能使用大约一半的带宽。而且，使用 11 或 12 个核心时，速度反而比使用全部 16 个核心时稍快一些。

有人认为，不同的 CPU 架构和核心数在性能表现上会有所不同，这取决于它们是否能充分利用可用的内存带宽。

有趣的是，还有人提出也许在 CPU 中配备强大的向量处理单元，而不是在 GPU 上有大量较慢的向量核心，可能会有更好的效果。也有人提到，对于提示处理这种计算密集型任务，核心数是有影响的，建议至少使用一些便宜的 GPU 来加速。

总之，讨论中对于 CPU 核心数在推理中的作用存在多种观点，既有认为其作用有限的，也有强调其重要性的，且在是否使用 GPU 辅助等方面也存在不同看法。