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讨论总结

这是一个关于Llama.cpp、MLC - LLM和vLLM三个模型推理性能对比的讨论。作者基于社区反馈更新基准测试，修正Llama.cpp设置后性能显著提升。评论者们从不同角度展开讨论，如分享相关文章、探讨模型的技术设置、多GPU扩展、量化情况、对不同量化下性能的疑问、增加更多性能对比维度（如token prompt处理速度、VRAM使用数据、加入其他模型对比等），还有对基准测试使用FP16的疑惑等，整体氛围以技术交流探讨为主。

主要观点

1. 👍 基于社区反馈更新基准测试
   • 支持理由：原测试设置有问题，更新后可提供更准确结果。
   • 反对声音：无。
2. 🔥 修正设置后Llama.cpp性能有显著提升
   • 正方观点：从给出的前后数据对比能看出性能提升明显。
   • 反方观点：无。
3. 💡 对MLC - LLM在不同数量GPU下的张量并行扩展情况表示好奇
   • 解释：这有助于深入了解MLC - LLM的性能扩展特性。
4. 💡 认为现有的模型比较内容应补充VRAM使用数据
   • 解释：可使模型性能比较更全面。
5. 💡 质疑某些基准测试只是为了测试而测试，缺乏实际用途
   • 解释：部分人觉得FP16基准测试在实际应用中意义不大。

金句与有趣评论

1. “😂 Funny we don’t see anymore all the "muhh, --no - kv - offload doesn’t change anything on llama.cpp in this context" brainlets from previous post.”
   • 亮点：以一种幽默调侃的方式指出之前持有某种观点的人现在不再发声。
2. “🤔 I’d love to see how MLC - LLM in tensor parallel scales from 1 to 2 to 3 to 4 GPU’s.”
   • 亮点：体现出对MLC - LLM在不同GPU数量下性能扩展的探索欲。
3. “👀 I really don’t think PCIe bandwidth matters that much.”
   • 亮点：给出了与一般认知可能不同的观点，关于PCIE带宽对性能影响的看法。

情感分析

总体情感倾向为中性偏积极，大家主要是在进行技术交流探讨。主要分歧点在于对基准测试的实用性看法上，一部分人认为目前的基准测试（如使用FP16的情况）缺乏实际用途，只是为了测试而测试；而另一部分人则认为这种基准测试有用，能准确表示软件包之间的差异。可能的原因是大家站在不同的应用场景和对模型性能评估的角度来看待基准测试。

趋势与预测

• 新兴话题：将更多模型（如transformers）纳入测试范围、对批量推理指标的研究。
• 潜在影响：可能会促使模型开发者和研究人员更加全面地评估模型性能，完善相关的测试标准和方法，也有助于用户在实际应用中更好地选择合适的模型。

详细内容：

标题：《Llama.cpp 在推理引擎对比测试中的卓越表现》

近日，Reddit 上一篇关于推理引擎性能对比的帖子引发了热烈讨论。该帖子主要展示了 Llama.cpp、MLC LLM 和 vLLM 三个模型在不同问题上的性能表现，以每秒处理的令牌数为衡量标准，并配有详细的柱状图。此帖获得了众多关注，点赞数和评论数众多，大家主要围绕着模型的性能、测试设置以及应用场景等方面展开了深入探讨。

在讨论中，有人指出在收到社区反馈后对基准测试进行了更新，修正了 Llama.cpp 的设置，使其性能大幅提升。还有人提到了原始测试中存在的问题，如“–no-kv-offload”设置和 4x 测试中的“–split-mode layer”切换为“–split-mode row”等。

对于测试结果，大家看法不一。有人认为在单卡测试中，Llama.cpp 表现出了很强的竞争力；但也有人提出应该添加更多的对比数据，如使用 split mode layers 的结果，或者加入其他模型如 Exllama 进行比较。关于量化版本的测试，有人认为需要确保各引擎支持相同的量化，以保证公平比较。

在交流中，有人分享了不同硬件配置下的测试情况，比如在多 GPU 扩展和并发请求方面的测试，以及不同模型在不同设置下的性能差异。同时，对于测试中使用的 FP16 格式，也存在不同的观点。有人质疑为何不使用更常见的量化版本如 Q4 或 Q8，认为这样的基准测试缺乏实用性；但也有人认为 FP16 能使测试更公平，更能准确反映软件包之间的差异。

总之，这次关于推理引擎的讨论丰富而深入，为研究人员和开发者提供了多角度的思考和参考。未来，我们期待看到更多更全面、更贴近实际应用的测试和分析。