原贴链接

此为一个YouTube链接：https://www.youtube.com/watch?v=AyR7iCS7gNI，无更多内容可翻译

讨论总结

该讨论围绕在树莓派上使用高端AMD GPU进行LLM硬件加速展开。部分评论者对其成本效益和性能提出质疑，如认为相比x86主板配置成本更高、性能差等；也有评论者对相关技术成果表示认可和兴趣，像成功连接AMD GPU与树莓派运行LLMs的成果就被提及。同时还涉及到AMD产品设想、市场需求、不同框架等相关话题，以及关于是否存在实际应用场景的讨论，整体氛围充满技术探讨的色彩。

主要观点

  1. 👍 从成本、效率和性能看，该方案缺乏实用性
    • 支持理由：树莓派配置成本高、GPU性能差、空闲功耗方面英特尔N100影响不大、树莓派额外硬件成本无法弥补、设置有驱动和兼容性问题
    • 反对声音：无
  2. 🔥 提出AMD销售特定组合产品的设想及其优势
    • 正方观点：避免被“滥用”于工作站工作且能低价销售
    • 反方观点：无
  3. 💡 成功让AMD GPU连接树莓派运行LLMs
    • 解释：通过Vulkan实现，虽树莓派自身条件差但仍能有较高标记率
  4. 💡 认为所展示内容缺乏实际应用
    • 解释：未看到实际应用场景
    • 反对声音：可作为家庭助手的本地语音助手是一种应用场景
  5. 💡 对在树莓派上特定设置下llamafiles的性能提升感兴趣
    • 解释：对llamafiles性能提升表示好奇并分享GitHub链接

金句与有趣评论

  1. “😂 This is certainly an interesting experiment, but when you look at it in terms of cost, efficiency, and performance, I don’t see any situation where this has enough of an advantage to be practical.”
    • 亮点：简洁概括了从成本、效率和性能角度对方案实用性的质疑
  2. “🤔 Downtown - Case - 1755：What if AMD sold something like this? Like, the bottom barrel APU attached to a 32GB - 48GB Radeon in a NUC - like case, so it can’t be "misused" for workstation work and sold cheap.”
    • 亮点：提出AMD产品销售的新设想
  3. “👀 TLDR: He, along with others, has finally managed to get current and previous generation AMD GPUs to connect to and run on a Raspberry Pi single board computer (~$80.00) and run LLMs using a hacked together ROCm Vulkan.”
    • 亮点：总结了AMD GPU与树莓派连接运行LLMs的成果
  4. “😉 Herr_Drosselmeyer：Cool but I don’t see a practical application. "
    • 亮点：表达对缺乏实际应用场景的看法
  5. “🤓 Ok - Recognition - 3177：I am infinitely delighted to see this”
    • 亮点：体现对相关内容的积极态度

情感分析

总体情感倾向较为多元，既有质疑和否定（如认为方案缺乏实用性、没有实际应用场景等），也有积极的态度（如对成果的认可、表示高兴等）。主要分歧点在于对在树莓派上进行LLM硬件加速这一方案的评价。可能的原因是不同评论者关注的重点不同，有的从成本效益和性能出发，有的从技术成果本身或者潜在应用场景考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：在树莓派上连接多个AMD GPU提升性能的可行性以及不同框架相关话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果相关技术进一步发展，可能对LLM在小型设备上的运行效率产生影响，进而影响家庭助手等相关应用的发展。

详细内容：

标题：关于在树莓派上实现 LLM 硬件加速的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于在树莓派上进行 LLM 硬件加速的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了一个相关的视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=AyR7iCS7gNI ，获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在成本、效率、性能、功耗以及用户体验等方面。文章将要探讨的核心问题是这种在树莓派上实现硬件加速的方式是否具有实际应用价值。

在讨论焦点与观点分析中，有人认为这是一个有趣的实验，但从成本、效率和性能综合考量，实用优势并不明显。比如，有人指出，在配置相似的情况下，x86 系统的成本更低，且其他组件价格更便宜，无需复杂的转接器和多个电源。还有人提到，就 GPU 性能而言，由于树莓派在显卡使用上的限制，推理速度不如 x86 系统，且无法利用一些更高效的库。在功耗方面，Intel N100 虽多消耗约 5W 功率，但在高电费地区，每年最多增加 13 美元，而树莓派的硬件成本优势难以长期体现，其设置过程中的驱动和兼容性问题也令人头疼。

然而，也有人提出了不同的看法。有人认为此项目可能促使 AMD 重新审视在 ARM 上支持 ROCm 的问题，并且系统成本还有进一步降低的空间。还有人认为，如果 AMD 能推出类似的集成产品并合理定价，可能会有一定市场需求。

有用户分享道：“在我的 RTX 3060 12GB 显卡上（二手价 230 美元可购得），使用 llama3.1:8b 时能达到 55 t/s 的推理速度。而 Jeff Geerling 所用的 6700xt 价格相同，却只能达到 40 t/s。”

有人指出，在 eBay 上 3060 12GB 显卡甚至低至 100 美元，若用于旧电脑，仅增加约 10W 闲置功率。还有人提到，llama.cpp 的 Vulkan 后端性能远低于 ROCm，目前最快的 whisper 后端仅支持 CUDA，这也是选择 Nvidia 显卡的重要原因。

有人好奇此方案的基准测试与在普通电脑上使用相同 GPU 运行相同 LLM 的比较结果，以及能否通过连接多个 AMD GPU 提升性能。但也有人认为，在 4x 情况下可能会出现通信问题，除非采用特定的处理方式。

总的来说，关于在树莓派上实现 LLM 硬件加速的讨论展现了多种观点和思考，其实际应用价值仍有待进一步观察和探讨。