原贴链接

应我的请求，有人同意测试他的B580，结果如下：

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讨论总结

这个讨论围绕Intel B580的推理速度测试展开。首先有人指出该测试结果对大型语言模型性能评估不适用，进而引发关于不同硬件在AI相关任务性价比的讨论，如RTX 3060可能是更好的选择。同时，也有关于AMD显卡测试方式、结果准确性的讨论，以及对原帖标题中“First”的质疑，还有人表达了对自己拥有3090的满意，总体讨论氛围比较理性客观。

主要观点

  1. 👍 针对B580的测试结果不适用于LLM性能评估。
    • 支持理由：测试是针对稳定扩散的，不能准确反映LLM性能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 RTX 3060在AI方面可能是更好的购买选择。
    • 正方观点：从目前的测试情况和功能综合来看更优。
    • 反方观点：无
  3. 💡 3060和B250在不同应用场景（仅AI或包含游戏）下各有优劣。
    • 解释：如果仅考虑AI，3060在能运行视频生成方面有优势；如果还考虑游戏，B250更好。
  4. 💡 应明确测试中使用了哪些优化措施。
    • 解释：不同优化措施可能影响测试结果的准确性。
  5. 💡 对AMD显卡测试方式表示疑问。
    • 解释：测试结果看起来异常缓慢，怀疑测试系统等因素。

金句与有趣评论

  1. “😂 MrTubby1: This is for stable diffusion. It won’t accurately reflect LLM performance.”
    • 亮点：指出了原测试结果不能用于LLM性能评估的关键原因。
  2. “🤔 segmond: yup, looks like the RTX 3060 will still be a better buy.”
    • 亮点：简洁地表达了对3060在AI方面性价比的看法。
  3. “👀 CystralSkye: The 6900xt is not this slow when compared to a 2060, this chart is seriously wrong.”
    • 亮点：通过对比自己显卡的情况，质疑测试图表的准确性。
  4. “😉 so my two 3090 are good still 😬👍”
    • 亮点：表达出对自己拥有3090的满意态度。
  5. “🤨 Hardly first.”
    • 亮点：直接对原帖标题中的“First”提出质疑。

情感分析

总体情感倾向比较理性客观。主要分歧点在于不同硬件在AI任务中的性价比以及测试结果的准确性等方面。可能的原因是大家从不同的硬件使用经验、对测试的理解以及不同的应用场景需求出发进行讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步讨论如何准确测试不同硬件在AI任务中的性能。
  • 潜在影响：有助于消费者在选择AI相关硬件时做出更准确的决策。

详细内容：

标题：Intel B580 推理速度测试引发的热议

最近，有人在 Reddit 上分享了 Intel B580 的推理速度测试结果，引发了众多网友的关注和讨论。该帖子获得了大量的点赞和评论。

帖子中主要的讨论方向集中在对 B580 性能的评估，以及与其他显卡型号的比较。比如，有人指出这是用于稳定扩散的，不能准确反映大型语言模型（LLM）的性能；有人认为 RTX 3060 仍是更好的选择；还有人提到如果只对人工智能感兴趣，RTX 3060 更好，若也玩游戏，B250 则更佳。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人表示了解正在使用哪些优化会很有帮助，例如 Flash - Attention。
  • 有人质疑 AMD 显卡在此测试中的表现，认为看起来速度过慢，是否是在 Linux 系统上使用 rocm 导致的。
  • 有用户分享自己在 Linux 系统上使用 6700 XT 的情况，称速度虽然比英伟达慢，但仍比这里列出的快两倍多。
  • 也有人认为图表中对 6900xt 与 2060 的对比有误，该图表存在严重错误。
  • 有人提到自己使用 1.5 模型和 512x512 分辨率以及 50 步，假设使用 Euler 作为采样器，并且文章中提到使用的是 DirectML 分支。
  • 有用户称自己的两张 3090 显卡表现依然良好，也有人认为测试结果似乎有点慢。

总的来说，大家对于测试结果的准确性和不同显卡的性能表现存在较大的争议。同时，也在探讨影响测试结果的各种因素，如优化方式、系统环境、模型和参数等。但也有一定的共识，即不同需求下对显卡的选择应有所不同。这些讨论丰富了对显卡性能评估的认识，让大家能更全面地看待这个问题。