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我有一台闲置服务器，使用DDR3内存。我能以较低成本为其配置1TB内存。这么做是否值得？我能否以较合适的速度在其上运行DeepSeek V3呢？这是一台双E3服务器。（因为之前误将TB写成GB，所以重新发布此贴）

讨论总结

这个讨论主要围绕在DDR3内存的服务器中安装1TB内存来运行DeepSeek V3是否值得展开。参与者从硬件性能如DDR3的速度、不同系统的带宽、服务器配置、模型运行速度等方面进行分析，也涉及到成本效益、隐私保护、API使用等内容，整体讨论氛围理性，大家各抒己见，从不同角度阐述观点。

主要观点

  1. 👍 DDR3内存不适合用来为运行DeepSeek V3而安装1TB内存
    • 支持理由：DDR3速度慢、内存通道少、双插座速度也慢等。
    • 反对声音：无明显反对。
  2. 🔥 在DDR3内存服务器上加装1TB内存运行DeepSeek V3速度很慢
    • 正方观点：DDR3速度过慢，即使有37b参数也难以达到理想速度。
    • 反方观点：有观点认为速度虽慢但并非不可接受。
  3. 💡 运行DeepSeek V3需要考虑除内存容量外的因素，如每小时的标记数
    • 解释：仅考虑内存容量可能不够，还需综合其他资源衡量标准。
  4. 💡 不同系统的理论带宽差异影响运行速度
    • 解释：不同系统的带宽不同，会影响DeepSeek V3的运行速度。
  5. 💡 可通过测试不同37B模型预估DeepSeek V3速度
    • 解释：DeepSeek V3与37B模型有相似性，可据此预估速度。

金句与有趣评论

  1. “😂 FullstackSensei：DDR3, I would say not. Something like a dual Epyc Rome or dual IceLake Xeon DDR4 - 3200 system, yes.”
    • 亮点：直接表明DDR3不适合，推荐其他系统。
  2. “🤔 Radiant_Dog1937：Only 37b active parameters. It would be very slow on DDR3, but not glacial, probably.”
    • 亮点：提出DeepSeek V3的活跃参数，并对在DDR3上的运行速度有不同看法。
  3. “👀 MarceloTT：The cheapest I, poor mortal, can get is 10 cents per million tokens and I still think it’s expensive, OpenAI gets 0.1 cents per token and Google 0.001 per token.”
    • 亮点：从生物化学研究角度，对比不同公司的标记成本。
  4. “😎 shokuninstudio：It will only be about 1 token/s and the fans will be blazing.”
    • 亮点：形象地描述了运行速度和硬件反应。
  5. “🤨 Syzeon：Because for some of us, privacy is extremely important. In my work, not even openai nor azure is feasible (they have 30 days data retention and possibility of human review).”
    • 亮点：强调隐私因素对是否本地运行DeepSeek V3的影响。

情感分析

总体情感倾向为理性探讨，没有明显的情感偏向某一方。主要分歧点在于DDR3内存运行DeepSeek V3的可行性和价值，部分人认为DDR3内存由于速度慢等原因不适合运行，而另一部分人则觉得虽然慢但也可以尝试或者速度慢的程度尚可接受。可能的原因是大家对于不同硬件性能的理解、对运行速度的要求以及对成本效益的考量不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何优化硬件配置以更好地运行DeepSeek V3或类似模型，包括CPU、GPU、内存等的搭配。
  • 潜在影响：对那些想要运行大型语言模型但受限于硬件资源的用户或研究人员提供更多参考，有助于他们在成本和性能之间做出更合理的决策。

详细内容：

标题：在服务器中安装 1TB 的 DDR3 内存运行 DeepSeek V3 是否值得？

在 Reddit 上，有一个引发热议的帖子，主题是探讨在服务器中安装 1TB 的 DDR3 内存来运行 DeepSeek V3 是否可行及是否值得。该帖子获得了众多关注和大量评论。

帖子的主要内容是发帖人拥有一台闲置的服务器，想通过较便宜的方式安装 1TB 的 DDR3 内存来运行 DeepSeek V3，询问是否可行及速度如何。这一话题引发了多个方面的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个观点： 有人认为 DDR3 内存速度过慢，即使是双 E3 服务器，其带宽和性能也难以满足需求。比如，有用户表示“DDR3，我认为不行。像双 Epyc Rome 或双 IceLake Xeon DDR4 - 3200 系统，可行。你需要每个插槽接近 200GB/s 的最大理论带宽才能使系统可用。” 但也有人持不同看法，认为只要设置得当，还是可以尝试的。比如“不要听那些假装的专家，这里是你需要知道的。好的测试已经表明了什么可行什么不可行。内存速度影响最小。最快和最慢之间的差异惊人地小。E5 效果很好，但对于 CPU 上的 LLM 推理，单核时钟速度最重要。我们不能把 CPU 当作 GPU 来进行推理，因为 GPU 有成千上万个核心，而你的 CPU 最多可能只有 30 个。因此，CPU 的优势在于其时钟速度，它需要高。它还需要配备 AVX2，大多数 E5 CPU 都有，但要检查一下，因为所有针对 CPU 推理的高速优化都使用 AVX2。去试试吧兄弟，会没问题的。”

有人分享个人经历，如“我有一台双 Xeon E5 v3 服务器，配备 512GB 的 DDR4。GPT 报告的总内存带宽约为 130GB/s。”

在这些讨论中，存在一些共识，即 DDR3 内存相比更新的内存类型在性能上存在明显劣势。但对于是否值得尝试，存在较大争议。

总的来说，关于在服务器中安装 1TB 的 DDR3 内存运行 DeepSeek V3 是否值得这一问题，Reddit 上的讨论展现出了观点的多样性和复杂性。