原贴链接

使用Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Q4_K_M进行测试时，我能够将上下文长度翻倍，并获得约30%的性能提升。在单个3090显卡上，使用我的代码生成基准测试，在28500的上下文长度下达到106.64个令牌/秒。

讨论总结

该讨论源于一个关于llama.cpp的bug修复后，在Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Q4_K_M测试中能将上下文大小翻倍且性能提高约30%的帖子。评论者们围绕这一主题提出了诸多问题，如性能提升是否适用于CPU使用率、在不同硬件（如7900xtx、3090等）和编程语言下的性能表现、特定模型组合尝试的可行性等，也有对llama.cpp更新表示感兴趣并立即体验的，还有对推测性解码等新特性提出疑问的，整体氛围积极且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 使用Qwen - 2.5 - Coder - 32B - Q4_K_M后性能有提升
    • 支持理由：原帖作者给出了测试数据表明性能提升，如在3090上以28500的上下文大小达到106.64个令牌/秒的代码生成基准。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不同场景下性能提升比例不同
    • 正方观点：评论者No - Statement - 0001给出了不同场景（如不同硬件、编程语言）下性能提升比例不同的数据，如3090 - with - draft场景在速度方面表现最佳，但长上下文编码时3090 - P40 - draft在VRAM方面有优势。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 质疑性能提升是否适用于CPU使用率
    • 支持理由：Admirable - Star7088提出疑问，希望了解CPU使用率方面的情况。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 对新特性是否对所有LLM模型有帮助表示疑问
    • 支持理由：yiyu_zhong提出疑问，因为只在Gemma模型中了解过推测解码概念，不确定在LLM中的含义和对所有LLM模型的作用。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 关心在速度提升时输出质量是否下降
    • 支持理由：CBW1255认为只看速度提升难以判定成果好坏，需要对比使用和不使用草稿模型的质量水平。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 The 3090 - with - draft scenario is fastest. However, for long contexts coding use cases the 3090 - P40 - draft has a lot of VRAM to spare for more than 32K max context.”
    • 亮点：清晰地对比了不同场景下的优势，为性能测试提供了有价值的数据参考。
  2. “🤔 If you want to find the optimal settings for your setup I wrote up a testing guide with configurations and the benchmarking script here: [optimizing code generation with llama - swap](https://github.com/mostlygeek/llama - swap/tree/main/examples/benchmark - snakegame).”
    • 亮点：为想要深入了解测试设置的人提供了资源。
  3. “👀 This is huge”
    • 亮点：简单直接地表达了对llama.cpp的bug修复后的成果的高度认可。
  4. “😏 When training a small LLM, it’s especially crucial to avoid overfitting, so they use a higher proportion of tokens for the most commonly used programming languages.”
    • 亮点：从训练小LLM的角度解释了一些性能现象。
  5. “🤓 I added a CPU scenario to my [benchmarking](https://github.com/mostlygeek/llama - swap/tree/main/examples/benchmark - snakegame) script.”
    • 亮点：展示了为回应CPU使用率疑问而采取的实际行动。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对llama.cpp的bug修复和性能提升表示认可或感兴趣。主要分歧点在于对性能提升的具体情况的疑问，如是否适用于CPU、是否会影响输出质量等，这可能是因为大家对新技术的深入了解需求以及在不同使用场景下的考量所导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：在AMD MI60 GPUs上测试推测性解码可能会成为一个后续话题，因为有评论者设置了3天后进行该测试的提醒。
  • 潜在影响：如果这些性能提升和新特性在更多场景下得到验证，可能会影响到相关技术在代码生成、LLM模型应用等领域的进一步发展，吸引更多人使用llama.cpp并探索其在不同硬件和模型组合下的优化配置。

详细内容：

标题：llama.cpp 漏洞修复！推测解码性能大幅提升

在 Reddit 上，一则关于“llama.cpp bug 修复！推测解码速度提升 30%且上下文大小翻倍”的帖子引起了众多关注。该帖点赞数和评论数众多，主要讨论了 llama.cpp 修复漏洞后的性能提升情况。

讨论焦点主要集中在不同模型和配置下的性能表现，以及各种实际测试的结果。有人分享了详细的测试数据，如在 3090 显卡上测试的不同场景下的性能提升比例。还有人提供了测试指南和配置的链接，方便其他人进行尝试和优化。

有人指出在不同场景下，如 3090 有无草稿、3090 与 P40 组合等，性能表现有所不同。有用户分享道：“在我的测试中，Qwen - 2.5 - Coder - 32B_Q4_K_M + Qwen - 2.5 - Coder - 0.5B_Q8_0 用于草稿，这一配置在特定情况下表现出色。” 同时，也有人对不同模型的词汇量差异和兼容性提出疑问。

关于能否在 CPU 和 GPU 上分别运行不同模型以实现推测解码，大家观点不一。有人经过测试发现，在特定配置下，GPU 上运行草稿模型和 CPU 上运行主模型的组合，速度能提升约 2 倍。但也有人表示在某些情况下，如使用 Swift 语言时，性能反而下降明显。

对于性能提升是否适用于 CPU 使用率，目前仍在测试中。有人期待结果，有人则分享了自己在不同硬件和模型配置下的经历。

总之，这次 llama.cpp 的漏洞修复引发了热烈讨论，大家从不同角度探讨了性能提升的可能性和局限性。但关于其在不同场景下的表现和效果，仍需更多的测试和实践来验证。