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我今天用QWEN2.5 - 32B - Instruct做了个测试。这个模型给出的答案相当不错，但我的系统运行两块3070显卡，只有16GB的显存（VRAM），而32B的qwen指令模型如果要全部在内存中运行的话大约需要19GB。所以我想我应该安装我的两块VEGA Frontier显卡来代替英伟达的显卡，因为这样我就会有32GB的显存，并且能够将模型完全在内存中运行。嗯，它在AMD显卡上运行得慢多了，实际上慢到我的CPU运行它都更快。所以即使我将模型完全加载到内存中，我也没有得到任何性能提升。我想也许是因为GPU本身的架构不如3070……但测试结果让我想知道它到底有多重要。我想不管怎样都没关系，因为到目前为止我买不起更多的GPU了，所以对于运行非闭源人工智能（non - closedai）的大于qwen的任何东西，转向API是我的方向。

讨论总结

原帖作者对VRAM的重要性提出疑问，通过在不同显卡（nvidia的3070和AMD的VEGA Frontier）上运行模型测试，虽AMD卡有足够VRAM但速度慢，甚至不如CPU。评论者们从不同角度发表观点，有强调VRAM重要性的，也有认为带宽才是最重要因素的，还有针对AMD显卡运行困难给出技术建议的，整体讨论充满技术细节。

主要观点

  1. 👍 VRAM是除良好后端外唯一重要的东西。
    • 支持理由：未详细阐述，只是强调其重要性。
    • 反对声音：有评论认为带宽才是最重要的。
  2. 🔥 VRAM是运行模型最重要的因素。
    • 正方观点：没有足够VRAM支撑想运行的模型就毫无进展。
    • 反方观点：有评论指出带宽等因素更重要，VRAM并非最重要。
  3. 💡 带宽是最重要的参数。
    • 解释：现代GPU卡的VRAM目前有着最好的带宽，人们提及VRAM实际是因为其带宽好。
  4. 💡 AMD运行良好的难度较大。
    • 解释：需要兼容ROCm的显卡并且得运行Linux系统，通过WSL的ROCm目前不可行。
  5. 💡 Nvidia使用起来比AMD更省心。
    • 解释：以评论者自身拥有AMD显卡的经验为例，Nvidia使用起来问题更少。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s the only important thing other than a well supported backend.”
    • 亮点：简洁明了地强调了VRAM在除后端支持外的重要性。
  2. “🤔 VRAM是最重要的东西。不是唯一重要的东西——但却是最重要的。”
    • 亮点：既强调了VRAM重要，又承认存在其他重要因素。
  3. “👀 VRAM并不重要，带宽才重要，但目前GPU的VRAM性价比最高，这可能会改变。”
    • 亮点：提出了与众不同的观点，认为带宽更重要，并对VRAM性价比现状及未来进行了分析。
  4. “😎 Your AMD backend is the culprit.”
    • 亮点：直接指出AMD后端是原帖作者遇到问题的原因。
  5. “🤨 I have a bunch of Radeon VIIs and MI25s (both are Vega), and they are both faster than the epyc cpu they’re paired with.”
    • 亮点：通过自身硬件配置的例子说明AMD显卡的性能情况。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观，主要分歧点在于VRAM是否为最重要的因素。可能的原因是不同评论者基于自己的技术知识、使用经验和对硬件软件的理解有所不同。支持VRAM重要的可能更多从模型运行的基本需求出发，而认为带宽等其他因素更重要的则从更深入的技术层面分析。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着模型发展量化默认值可能会提高；不同硬件在新模型（如Deepseek V3）上的运行速度探讨。
  • 潜在影响：对于那些关注模型运行效率、硬件选择的人群（如人工智能研究者、深度学习爱好者）在硬件投资、模型优化策略上可能产生影响。

详细内容：

标题：VRAM 究竟有多重要？

近日，Reddit 上一则关于“VRAM 究竟有多重要”的讨论引起了广泛关注。该帖主分享了自己的测试经历，在使用 QWEN2.5-32B-Instruct 模型时，其拥有两块 3070 显卡，总共 16GB 的 VRAM，而模型需要约 19GB 的 VRAM 才能完全在内存中运行。于是，帖主换上了拥有 32GB VRAM 的 VEGA Frontier 显卡，结果运行速度反而大幅下降，甚至不如 CPU 运行得快。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了大家对于 VRAM 重要性的热烈讨论。

讨论的焦点与观点主要有以下几个方面：

有人认为 VRAM 是除了良好支持的后端之外唯一重要的东西，使用 AMD 显卡应该能至少获得 CPU 速度的两倍，但后端的选择很关键，如 Koboldcpp 具有多 GPU 支持和 Vulkan。也有人指出 VEGA 显卡可能对 ROCM 支持不佳，或许可以考虑使用带有 Vulkan 的 koboldcpp_nocuda 构建。

还有观点认为，VRAM 并非唯一重要的因素，但却是最重要的。显然，使用快速硬件会比慢速硬件有更好的体验，没有足够的 VRAM 来支持想要运行的模型，就会陷入困境。并且，不同的量化等级也会有明显的性能差异。

有人分享说，AMD 的后端是问题所在，可以尝试 Llama.cpp - vulkan 或者 Ollama - rocm，官方安装脚本通常能安装好 rocm 依赖项。但也有人表示 AMD 比 Nvidia 更难设置好。

更有观点指出，带宽是最重要的参数，现代 GPU 卡上的 VRAM 目前具有最佳带宽，但这可能会改变。还有人提到 Nvidia 比 AMD 更省事，并且 llama.cpp 理论上应该能够使用分布式处理。

在讨论中，大家的共识是 VRAM 确实很重要，但同时其他因素如后端、带宽、硬件架构、驱动和软件等也会对性能产生影响。

总的来说，关于 VRAM 重要性的讨论展现了硬件配置和软件优化之间的复杂关系，也让我们更深入地思考如何在有限的资源下获得最佳的性能表现。