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讨论总结

该讨论围绕DeepSeek V3在llama.cpp中的token生成性能与提示长度的关系展开。原帖分享了相关性能测试结果，众多评论者从不同技术层面进行探讨，如硬件设置、缓存机制、采样器等方面，同时也存在对特定技术概念的疑惑、对性能现象的疑问以及对原帖分享的感谢等，整体是积极的技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 短提示时DeepSeek V3模型性能好，长提示时速度下降
    • 支持理由：原帖测量结果显示。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在llama.cpp中如果开启了flash attention应将其禁用
    • 正方观点：在特定情况下（如在大上下文下将层卸载到CPU），开启会导致推理速度非常慢。
    • 反方观点：有用户对为何要禁用表示疑惑。
  3. 💡 MLA对Deepseek v2/v3在kv缓存压缩方面非常重要，llama.cpp未实现会影响性能和缓存大小
    • 解释：多位评论者强调了MLA的重要性以及llama.cpp未实现的影响。
  4. 💡 谈论速度应考虑上下文长度，不应只关注每秒的标记数量
    • 解释：针对速度衡量提出更全面的考量因素。
  5. 💡 llama.cpp处理长上下文（>32K）时存在性能下降问题
    • 解释：评论者在运行特定模型于GPU上时发现这一现象。

金句与有趣评论

  1. “😂 虽然模型在短提示下表现非常好，但随着提示长度的增加，令牌生成速度迅速下降。”
    • 亮点：直观体现DeepSeek V3模型性能与提示长度的关系。
  2. “🤔 Is flash attention enabled? If so, it should be disabled.”
    • 亮点：提出了一个针对性能优化的关键建议。
  3. “👀 MLA was one of the key innovations of Deepseek.”
    • 亮点：强调了MLA在Deepseek中的重要创新地位。
  4. “😂 这正是为什么我总是敦促人们在谈论速度（尤其是在Mac上）时，不要只说“我每秒得到x个标记！”然后大家就像这意味着什么似的谈论它。”
    • 亮点：对速度讨论提出更理性的观点。
  5. “🤔 It seems that TG speed is becoming more compute - constraint, as the context size go up.”
    • 亮点：指出标记生成速度与上下文规模和计算限制的关系。

情感分析

总体情感倾向为积极，大家主要在技术层面进行理性探讨。主要分歧点在于一些技术操作（如是否禁用flash attention）和概念理解（如MLA）上，原因是不同的技术背景和对性能优化的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于在特定内存量下可容纳的上下文标记数量的研究。
  • 潜在影响：对优化DeepSeek V3在llama.cpp中的性能以及相关技术发展有推动作用。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek V3 在 llama.cpp 中令牌生成性能与提示长度关系的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于“DeepSeek V3 token generation performance in llama.cpp depends on prompt length”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要探讨了 DeepSeek V3 在 llama.cpp 中的令牌生成性能如何随提示长度而变化。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为，目前其性能距离二次缩放还很远，即使在最大上下文长度下，注意力计算也并非限制因素，或者 DeepSeek 是否使用了某种上下文长度扩展。对于模型的规模，得益于 MoE 结构，性能相当不错，而一旦 MLA 实现，看看性能如何随上下文长度下降会很有趣。

有用户分享了在特定硬件配置下的个人经历，例如在 2x Xeon 8175M 配置下的情况，指出由于诸如 CPU 散热等其他瓶颈因素，变化不太显著。还提到了 llama.cpp 在 Linux 上的一些特点，如内核缓存文件后的加载速度等。

一些有趣的观点包括，模型在短提示时表现很好，但随着提示长度增加，令牌生成速度迅速下降。有人尝试使用 KV 缓存键量化但效果不佳。有人质疑是否启用了闪存注意力，有人认为启用后会导致计算缓冲区分布到 CPU 内存中从而影响推理速度，而有人则不理解为何要禁用。

还有用户询问 MLA 是什么，有人解释其可能是键值向量的某种低秩表示，并提供了相关链接进一步解释。

也有人提到，在谈论速度时不能只说每秒生成多少令牌，而应考虑具体的上下文和到第一个令牌的时间。并展示了 Mac 在不同情况下的性能数据。

有人对模型在 CUDA 构建下的 llama.cpp 中使用 GPU 进行处理的糟糕表现感到困惑。

讨论中的共识在于大家都对 DeepSeek V3 在 llama.cpp 中的性能表现及相关影响因素非常关注。

特别有见地的观点如，有人深入分析了不同配置和操作下的性能差异，为进一步优化提供了思路。

总之，这场讨论让我们对 DeepSeek V3 在 llama.cpp 中的性能有了更全面和深入的了解，也为未来的改进和优化指明了方向。