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讨论总结

该讨论围绕标题中提到的新进入者（可能是新设备或新玩家）展开，涉及到多种设备相关话题。如挖矿设备的哈希率、性能对比、设备构建的疑惑、硬件设备的运行情况，还有新手对于AI领域的提问、设备的性价比、受骗经历等。大家积极分享自己的设备情况、经验见解，氛围较为活跃。

主要观点

  1. 👍 挖矿设备哈希率约860 TFLOP，AMD设置较难
    • 支持理由：原帖中有人提及自己挖矿设备的哈希率，并表示AMD设置有难度。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 低成本设备组合花费不到500美元，但性能有限
    • 正方观点：有人展示了自己低成本设备的花费情况，并表示适合摆弄。
    • 反方观点：无
  3. 💡 不同设备的性价比需要综合考量，如P102 - 100和RTX 3090
    • 解释：评论者在比较不同设备时，提出性价比需要综合多方面因素进行考量。
  4. 💪 设备运行时可能存在I/O瓶颈影响运行
    • 支持理由：部分设备使用者提到I/O存在瓶颈影响设备运行。
    • 反对声音：无
  5. 🤔 消费者级AMD卡基本上无法进行训练，存在软件不稳定和架构差异问题
    • 解释：评论者通过比较AMD和NVIDIA，指出AMD卡在训练方面存在不足。

金句与有趣评论

  1. “😂 Vivarevo: nice mining rig, whats the hashrate?”
    • 亮点：开启了关于挖矿设备哈希率的讨论。
  2. “🤔 Nyghtbynger: I have been scammed of a false RTX 3090 😥 not buying ngreedia anymore”
    • 亮点：分享了购买RTX 3090的受骗经历。
  3. “👀 Alert_Employment_310：My poor man’s version with P102s. Under $500 for everything ($40 per GPU, $150 for old mining rig, $50 for i5 - 9500, $50 for 32gb ram). It’s fun to tinker but isn’t going to win a race.”
    • 亮点：展示了低成本设备的组合及特点。
  4. “😎 coderash: Rx7900xtx. I have 12.”
    • 亮点：简单直接地表明自己拥有的设备数量和型号。
  5. “😏 LocoLanguageModel：White papers? I think you’ll need some green papers after buying all.”
    • 亮点：以幽默的方式调侃购买设备需要大量资金。

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享自己的设备信息、经验或者提出问题。主要分歧点在于不同设备的性能和性价比方面，如AMD和NVIDIA设备的比较。可能的原因是大家的使用需求和体验不同，以及对不同品牌设备的期望有差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着越来越多的人关注设备在AI领域（如本地LLM）的应用，关于如何利用现有设备进行AI相关开发和训练可能会成为后续讨论的重点。
  • 潜在影响：对于硬件设备市场可能会产生影响，促使厂商根据用户需求优化产品（如提升AMD设备在训练方面的性能），也可能会影响更多新手进入AI硬件设备相关领域。

详细内容：

标题：Reddit 上关于高性能计算设备搭建与应用的热门讨论

在 Reddit 上，一则题为“A new player has entered the game”的帖子引发了广泛而热烈的讨论。该帖子获得了众多关注，包含了丰富多样的观点和个人经历分享。

讨论的焦点主要集中在高性能计算设备的搭建、性能表现、应用场景以及相关的技术挑战等方面。有人认为 7900 XTX 不如 3090，设置复杂但某些版本的 llama.cpp 运行速度更快；也有人觉得 7900 XTX 表现出色，使用 Fedora 进行 rocm 设置能减少麻烦。还有用户分享了自己搭建设备的详细成本和经历，如使用二手零件，在不同渠道购买配件等。

在观点分析方面，比如有用户表示 7900 XTXs 在某些测试中不如 3090s，但在特定版本的 llama.cpp 中速度更快。有用户分享道：“7900 XTX 得到：pp512 3206.94 t/s，tg128 102.92 t/s；3090 得到：pp512 6073.39 t/s，tg128 167.28 t/s。”还有用户指出，测试是在特定的链接上进行的，如https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-GGUF Q4_0 。

关于个人经历，有用户订购产品却未收到，账户还被删除；还有用户详细介绍了自己搭建设备的过程和成本，如用不到 1000 美元搭建了包含多个 P102 - 100 的设备，并分享了配件的购买渠道。

有趣或引发思考的观点也不少。比如有人质疑 ChatGPT 是为了让人花更多钱买 RTX ；有人好奇这样的设备能加载多大的模型和获得怎样的令牌输出速度；还有人调侃设备的名字。

讨论中的共识在于大家都对高性能计算设备的搭建和应用表现出浓厚兴趣，同时也意识到其中存在诸多技术难题和挑战。特别有见地的观点如有人提到要考虑电源、散热和空间等其他因素，并分享了自己的实验经历和相关链接。

总之，这次讨论充分展现了 Reddit 用户对于高性能计算设备领域的深入思考和积极探索。