原贴链接

无（仅为一个视频链接https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1h5eyb8.mp4，无法获取具体文本内容）

讨论总结

整个讨论围绕着LM Studio在高通骁龙Copilot + PC的NPU上运行这一主题展开。评论者们从不同角度进行了讨论，包括硬件相关的话题如NPUs、骁龙芯片、AMD的锐龙9000等，也涉及模型相关的内容如希望看到不同大小的模型演示。还有对能效、性能比较、价格的关注，整体氛围比较积极，大家都在积极分享观点或者提出自己的疑惑。

主要观点

  1. 👍 希望在演示中看到14b、32b模型。
    • 支持理由：无（评论未提及）
    • 反对声音：无（评论未提及）
  2. 🔥 NPUs是本地推理的未来但骁龙芯片能力不足。
    • 正方观点：NPUs在本地推理方面有发展潜力。
    • 反方观点：骁龙芯片目前的能力不能满足需求。
  3. 💡 不到一年本地模型可达如今前沿模型水平且能满足大多数人需求。
    • 解释：这是对模型发展速度的积极预测，认为本地运行的模型将快速发展。
  4. 💡 对Ryzen AI APUs NPUs是否会有类似运行情况表示好奇。
    • 解释：从其他硬件角度出发，思考是否会有相同的运行情况。
  5. 💡 认为内存带宽是主要瓶颈，质疑在不同平台运行是否无区别。
    • 解释：从硬件性能的角度提出对LM Studio运行平台与内存带宽关系的思考。

金句与有趣评论

  1. “😂 sharifmo：Would love to see a 14b, 32b model in this demo.”
    • 亮点：直接表达对演示内容的期望，希望看到更大模型的演示。
  2. “🤔 me1000：NPUs are the future of local Inference, but this snapdragon chips is nowhere near as capable as it needs to be.”
    • 亮点：指出NPUs发展方向的同时，也指出当前骁龙芯片存在不足。
  3. “👀 clamuu: In way under a year we’ll have models as good as today’s frontier models running locally and that’s all most people will ever need.”
    • 亮点：对本地模型发展做出积极预测。
  4. “😉 Intelligent - Gift4519：$499.99 on sale at Best Buy\n\n[https://www.bestbuy.com/site/asus - vivobook - s - 15 - 15 - 3k - oled - laptop - copilot - pc - qualcomm - snapdragon - x - plus - 16gb - memory - 512gb - ssd - neutral - black/6585180.p]”
    • 亮点：解答了关于产品价格的疑问，并提供购买链接。
  5. “🤨 nntb：My fold 4 has a npu on its SD 8 gen 1”
    • 亮点：提供了手机配备NPU的实例。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者是在积极探讨技术相关话题，如对LM Studio在NPU上运行表示肯定、对本地模型发展做出积极展望等。主要分歧点在于对NPU性能方面，如NPU是否受内存限制、与其他硬件相比速度快慢等问题，可能是因为大家对NPU技术理解不同以及当前技术还在发展过程中导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：锐龙9000是否有NPU可能会引发后续讨论，因为这涉及到其他硬件与LM Studio运行的关系。
  • 潜在影响：如果本地运行的模型如预测般快速发展，可能会改变人们对硬件设备的需求，对硬件市场产生潜在影响，同时也可能影响到相关软件的发展方向。

详细内容：

标题：LM Studio 在 NPU 上运行，引发热烈讨论！

最近，Reddit 上一个关于“LM Studio running on NPU, finally! (Qualcomm Snapdragon’s Copilot+ PC )”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接[https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1h5eyb8.mp4]，吸引了众多用户参与讨论，点赞数和评论数众多。

讨论主要围绕着 NPU 在运行模型时的性能、内存限制、能耗效率以及与 GPU 和 CPU 的比较等方面展开。有人表示希望在这个演示中看到 14b、32b 模型。还有用户提到目前 NPUs 在可寻址内存方面通常限制在 4 或 8GB，所以才使用了较小的 3B 模型。但也有人认为 NPU 并非受到内存限制，而是每次处理时加载模型，其瓶颈在于驱动器读取速度和到 NPU 的带宽。

有人认为 NPUs 是本地推理的未来，但当前的骁龙芯片能力还不够。也有观点指出，虽然 NPUs 可能比 GPU 更节能，但很可能速度更慢。还有用户讨论了 NPU 集群进行分布式推理的可能性。

有用户提到在不到一年的时间内，我们可能会拥有在本地运行得像当今前沿模型一样好的模型。但也有人觉得这需要更长时间，因为要达到当前前沿性能可能需要尚未普及的 ASICs。

关于骁龙处理器中 NPU 的性能，有人听说它比 GPU 和 CPU 慢，但注重节能效率，想知道实际节能效果如何，是否缺乏实用价值。

有用户分享自己的 Fold 4 手机中的 SD 8 gen 1 有 NPU，并且提到相关产品在百思买的售价为 499.99 美元[https://www.bestbuy.com/site/asus - vivobook - s - 15 - 15 - 3k - oled - laptop - copilot - pc - qualcomm - snapdragon - x - plus - 16gb - memory - 512gb - ssd - neutral - black/6585180.p]。

讨论中的共识在于大家都对 NPU 的发展和性能表现非常关注，并且都在探讨其在未来计算中的潜力和应用场景。

总的来说，这次关于 NPU 的讨论展现了大家对新技术的期待和担忧，也反映了在技术快速发展的背景下，人们对于硬件性能和应用的深入思考。