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我在尝试设置这个（llama.cpp的RPC）的时候在网上没找到太多信息，刚刚测试了llama.cpp上的RPC，发现它运行得非常好。我的情况是，我有一台配备4090（显卡）的机器，还有两台各配备4060ti（显卡）的机器（游戏系列）。3台机器总共56GB显存。使用RPC，我能够将一个模型（在这个测试中是L3.3，Q4_k_m）完全在显存中运行。每秒能得到大约4 - 5个token。（之后是一系列的任务执行过程及相关时间统计数据）。（给出了请求的网址等信息）

讨论总结

这个讨论围绕llama.cpp的RPC性能展开。原帖作者称其RPC性能很好，在自己的设备上运行良好。评论者们则从不同角度进行了讨论，有人分享自己使用RPC的经历，如数月前就发布过相关内容且每天使用；有人指出存在性能损耗、功能限制，像在同一机器上使用有性能惩罚、存在随机崩溃、无法使用kv量化等；还有人提到它在部分用例中表现不佳，需要改进文档和用户体验选项；也涉及到与其他分布式系统对比、GPUStack整合情况等内容，总体氛围比较理性客观。

主要观点

  1. 👍 RPC性能良好，能正常工作是很棒的事
    • 支持理由：原帖作者测试性能良好，有评论者认可看到它正常工作很好
    • 反对声音：无
  2. 🔥 RPC存在性能损耗，如在同一机器上使用
    • 正方观点：有评论者指出在同一机器上使用RPC存在性能惩罚，并用数字举例说明
    • 反方观点：无
  3. 💡 RPC在部分用例中有用，部分用例中表现不好
    • 解释：有评论者认为它在某些用例中有用，在其他用例中表现不佳，取决于GPU和远程/本地资源的组合情况
  4. 💡 RPC需要改进文档和用户体验选项
    • 解释：有评论者觉得要提高效率和易用性，需要改进文档和用户体验选项，但也有用户认为使用简单不需要太多改进
  5. 💡 RPC存在随机崩溃和功能限制的问题
    • 解释：有评论者提到使用时遇到随机崩溃、无法使用kv量化的情况

金句与有趣评论

  1. “😂 I posted about it months ago when it came out. I use it everyday.”
    • 亮点：表明发布者很早就在关注llama.cpp的RPC并且日常使用
  2. “🤔 I really hope the performance gets better. There’s quite a penalty for using it.”
    • 亮点：表达对性能提升的期望并指出存在性能损耗
  3. “👀 You would hope with a model split between A and B it would be 15 tk/s. But right now it’s like 5 tk/s. The sum is slower than either part alone.”
    • 亮点：通过具体数字举例说明RPC的性能损耗
  4. “😂 Great to see it working.”
    • 亮点：简单直接地表达看到RPC正常工作的正面态度
  5. “🤔 Interesting so see some success stories about it. My impression has been that it can work usefully for some use cases and not so well or at all for others (e.g. depending on mix of GPU and remote / local resources).”
    • 亮点：全面概括了RPC在不同用例中的表现情况

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于RPC的性能到底如何以及是否需要改进文档等方面。可能的原因是不同用户的使用场景、设备情况不同，导致对RPC性能和功能的感受存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Vulkan RPC支持以及SYCL后端无法工作的问题可能会引发后续更多技术层面的讨论。
  • 潜在影响：如果RPC的性能和功能能够得到提升，可能会对使用llama.cpp进行分布式计算、推理等相关领域产生积极影响，例如提高运行效率、改善用户体验等。

详细内容：

标题：关于 llama.cpp RPC 性能的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于 llama.cpp RPC 性能的帖子引发了广泛关注。原帖作者称在设置该程序时未在网上找到太多相关内容，测试后发现其效果极佳，尤其是在拥有一台 4090 和两台 4060ti 显卡的机器上，能完全在 VRAM 中运行单个模型，每秒约生成 4 - 5 个令牌。此帖获得了众多用户的评论和讨论。

讨论焦点主要集中在性能表现、优化方法以及不同硬件和后端的支持情况等方面。有人表示自己几个月前就发布过相关内容且每天都在使用，同时指出尽管网络速度不是因素，但使用 RPC 仍存在性能惩罚，如模型在不同服务器间分配时，总和速度可能低于单个部分。还有人提到无需在运行 llama - server 的本地机器上运行 rpc - server。

用户们还分享了自己在使用过程中的各种经验和见解。例如，使用 Vulkan 时出现的问题及解决方法，以及不同 GPU 与后端的搭配效果。有人认为其使用简单，不需要太多文档改进，而有人则认为文档和用户体验选项仍有待优化。

对于量化支持的现状，大家看法不一。有人提出有时支持量化模型，有时会报错不支持。也有人指出不清楚当前在不同使用场景下的量化支持状态，还提到不同后端在功能和量化支持方面存在差异。

总的来说，关于 llama.cpp RPC 性能的讨论丰富多样，为用户提供了多角度的信息和思考。但在一些关键问题上，如量化支持和性能优化，仍存在不少争议和待明确之处。