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嵌入式LLM网站（https://embeddedllm.com/blog/vllm-now - supports - running - gguf - on - amd - radeon - gpu）报道，VLLM现在支持在AMD Radeon GPU上运行gguf。

讨论总结

这是一个关于AMD GPU的帖子，主要是VLLM支持AMD Radeon GPU运行GGUF的相关内容。评论者从多个角度展开讨论，包括AMD GPU与Nvidia GPU的性能/价格比较、AMD GPU的特定技术支持（如是否支持特定型号、量化版本GGUF模型等）、AMD GPU显存容量的期望，也有对AMD在LLM方面与CUDA对比的看法，整体氛围包含赞同、质疑等多种态度。

主要观点

  1. 👍 希望看到AMD GPU与Nvidia消费级显卡性能/价格比较
    • 支持理由：为了全面了解两者在市场中的性价比情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 张量核心对推理很重要
    • 正方观点：可能是基于对当前技术架构的理解。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 AMD没有名为张量核心的东西，但有针对特定工作负载优化的矩阵核心
    • 解释：部分AMD GPU没有叫张量核心的组件，但有类似功能的矩阵核心优化AI等工作负载。
  4. 💡 对AMD GPU相关内容表示肯定并希望增加RTX4090的基准测试
    • 解释：肯定现有成果同时想看到更多硬件比较数据。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 质疑VLLM对特定AMD GPU的支持，不支持则认为项目糟糕
    • 解释：评论者能在自己设备运行其他项目，更在意能否在自己设备运行。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Opitmus_Prime：I would love to see performance/$ comparison with various Nvidia consumer cards.”
    • 亮点：直接表达对AMD与Nvidia性能/价格比较的期待。
  2. “🤔 wallstreet_sheep：My understading that tensor cores are a big deals for inference. AMD does not have tensor cores.”
    • 亮点：阐述了张量核心对推理重要性和AMD无此核心。
  3. “👀 badabimbadabum2：No Tensor Cores specifically branded as such, but AMD’s Matrix Cores in CDNA - based GPUs (like MI200/MI300) are optimized for AI and matrix operations, targeting HPC and AI workloads.”
    • 亮点：指出AMD虽无张量核心但有类似优化功能的矩阵核心。
  4. “😉 这是伟大的! 如果他们能同时加入rtx4090的基准测试就太酷了。”
    • 亮点：表达对内容的肯定并提出更多测试期待。
  5. “😒 Hold on. Does it support Mi100, Radeon vii, 6900xt? If not, this is a piece of crap.”
    • 亮点：直接表达对VLLM支持AMD GPU情况的质疑。

情感分析

总体情感倾向比较多元，既有正面的肯定和赞赏，也有质疑和消极态度。主要分歧点在于对AMD GPU相关技术支持、性能表现等方面的看法。可能的原因是不同用户对AMD GPU的期望不同，以及对AMD与Nvidia对比的不同认知。

趋势与预测

  • 新兴话题：AMD GPU在新兴技术（如GGUF模型相关）中的表现和支持情况可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果AMD GPU在LLM相关应用中的表现不佳可能影响其在该领域的市场份额，反之则有助于提升竞争力。

详细内容：

标题：关于 AMD GPU 的热门讨论

在 Reddit 上，一则有关 AMD GPU 的帖子引起了众多网友的关注。该帖子提供的链接为：https://embeddedllm.com/blog/vllm-now-supports-running-gguf-on-amd-radeon-gpu 。此帖收获了大量的点赞和评论，引发了热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在 AMD GPU 的性能、与英伟达产品的比较，以及其在不同应用场景中的适用性等方面。

有人表示希望能看到与英伟达各类消费级显卡在性能和价格上的对比。还有用户指出张量核心对于推理很重要，而 AMD 没有张量核心。但也有人提到，AMD 的 CDNA 架构 GPU 中的矩阵核心（如 MI200/MI300）针对人工智能和矩阵运算进行了优化，适用于高性能计算和人工智能工作负载。

有用户称如果能增加与 RTX4090 的基准测试就太好了。也有人质疑该技术是否支持 Mi100、Radeon vii、6900xt 等，如果不支持就是垃圾。

有人认为 AMD 应该推出显存大于 24GB 的 GPU，而有人则反驳说在消费端，AMD 和英伟达都只有一款显存为 24GB 的 GPU。

还有用户称赞嵌入 llm 的开发者很棒，有人则认为只要 CUDA 存在，AMD 在大语言模型方面就还不够出色。

一位用户分享了自己使用 AMD 6600 8Gb 显卡搭配 Vulkan 在 Backyard.ai 中获得成功的个人经历，另一位用户则指出是 rocm 。

总之，关于 AMD GPU 的讨论呈现出多元化和复杂性，各方观点碰撞，既有对其潜力的期待，也有对其当前表现的质疑。未来，AMD GPU 在市场中的表现如何，值得我们持续关注。