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UMbreLLa：在消费级GPU上解锁Llama3.3 - 70B的性能 你是否曾想象过在消费级GPU上以极快的速度运行70B模型？有了UMbreLLa，现在这成为了现实！以下是它能实现的： 🎯 推理速度：

  • 1个RTX 4070 Ti：高达9.7个tokens/秒
  • 1个RTX 4090：高达11.4个tokens/秒

✨ 是什么使其成为可能？ UMbreLLa结合了参数卸载、推测解码和量化（AWQ Q4），完美地适用于单用户大型语言模型（LLM）部署场景。

💻 为什么这很重要？

  • 在价格实惠的硬件上运行70B模型，响应速度接近人类。
  • 针对编码任务等进行了专业优化。
  • 消费级GPU终于在高端大型语言模型推理方面发挥出超出其本身能力的性能！

无论你是开发者、研究者还是仅仅是人工智能爱好者，这项技术改变了我们对个人人工智能部署的看法。 你怎么看？UMbreLLa会是我们一直在等待的变革者吗？让我知道你的想法！ Github：[https://github.com/Infini - AI - Lab/UMbreLLa](https://github.com/Infini - AI - Lab/UMbreLLa) #AI #LLM #RTX4070Ti #RTX4090 #TechInnovation 在RTX 4070Ti上运行UMbreLLa

讨论总结

这个讨论主要围绕UMbreLLa在消费级GPU上运行70B模型达到较高推理速度这一主题展开。参与者从多个角度进行了探讨，包括对项目的怀疑、对其性能提升的好奇、在不同硬件（如3090Ti、4080等）上的表现、技术细节（如推测解码、量化、上下文长度等）、与其他项目（如Llama.cpp）的对比、硬件支持情况以及项目应用中的实际问题（如内存不足）等，整体氛围积极且充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 UMbreLLa在特定显卡上达到的速度像是变革者
    • 支持理由：与之前的速度相比有很大提升，听起来令人惊叹。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 理论上推测解码可保留模型性能，是免费的性能提升
    • 正方观点：有理论依据表明推测解码可实现。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在编码任务之外，UMbreLLa可能存在性能不佳的情况
    • 在编码任务中有较好表现，但其他任务可能每秒获得的令牌数少甚至性能差。
  4. 🤔 在3090Ti上速度未达预期并寻求提速方法
    • 3090Ti有与4070Ti相同的计算能力但速度不同，所以想找到提升速度的方法。
    • 无反对意见。
  5. 😕 “speculative decoding”不是在所有情况下都适用
    • 在温度低于0.2时，很多模型可用性差。
    • 无直接反对观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 What’s the catch? There must be one.”
    • 亮点：直接表达对UMbreLLa项目的怀疑，引发后续讨论。
  2. “🤔 We use speculative decoding on a very large scale, by speculating 256 or even more tokens we can generate 13 - 15 tokens per forward pass.”
    • 亮点：详细解释了项目中推测解码的使用规模和效果。
  3. “👀 That sounds like a game changer indeed. Wow.”
    • 亮点：表达出对UMbreLLa在特定显卡上达到速度的惊叹，肯定其变革性。
  4. “😕 32GB might be risky.”
    • 亮点：指出运行项目时32GB内存可能存在风险，是对硬件需求的一种重要考量。
  5. “🧐 This should be pinned to the top tbh.”
    • 亮点：表明对项目价值的认可，认为应该让更多人看到。

情感分析

总体情感倾向是比较积极的，大部分参与者对UMbreLLa项目表现出好奇、期待或认可。主要分歧点在于项目的性能表现，例如在不同硬件上的速度差异、在编码任务之外的性能、推测解码的适用性等。这些分歧的原因可能是不同的硬件配置、使用场景以及对技术原理的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：UMbreLLa与其他项目（如ollama、localai）的整合可能性。
  • 潜在影响：如果UMbreLLa能够不断优化并解决现存问题，可能会推动在消费级GPU上运行大型模型的普及，对AI爱好者、开发者和研究者在个人AI部署方面产生积极影响。

详细内容：

《UMbreLLa：在消费级 GPU 上实现高效的大型模型运行》

近日，Reddit 上一则关于“UMbreLLa: Llama3.3-70B INT4 on RTX 4070Ti Achieving up to 9.6 Tokens/s! 🚀”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要介绍了 UMbreLLa 能够在消费级 GPU 上实现快速的大型模型运行，例如在 1 个 RTX 4070 Ti 上达到每秒 9.7 个令牌，在 1 个 RTX 4090 上达到每秒 11.4 个令牌。UMbreLLa 结合了参数卸载、推测解码和量化等技术，为单个用户的 LLM 部署场景进行了优化，适用于编码任务等多种场景。

文章将要探讨的核心问题是：UMbreLLa 这项技术是否真的能成为改变游戏规则的创新，以及它在实际应用中可能存在的限制和挑战。

在讨论焦点与观点分析中，有人质疑是否存在缺陷，有人分享了大规模推测解码的相关内容，称在编码任务中，推测 256 个甚至更多令牌时，每次前向传递可生成 13 - 15 个令牌。还有人询问该技术是否与 VRAM 规模相关，能否在多块 4090 显卡上获得显著性能提升。有人指出在非编码任务中可能无法获得那么多令牌/秒，甚至性能可能不如使用普通 CPU 卸载。

有人在 3090 Ti 上测试，得到每秒 1 - 3 个令牌的结果，未达到预期，且对为何达不到 4070 Ti 的性能表示疑惑。有人使用 4080 显卡，在 16GB 显存配置下获得了至少每秒 10 个令牌的表现。有人询问该技术是否支持 Windows 系统、是否能在 RTX 3090 和 32GB 系统内存上运行 70B 模型等。

关于技术的适用范围，目前仅支持 NVIDIA GPU，未来计划扩展到 AMD。有人提出能否支持其他模型，还有人就温度设置、最大上下文长度等问题展开讨论。

总之，Reddit 上的讨论展现了对 UMbreLLa 技术的浓厚兴趣，既有对其性能的期待，也有对其局限性和应用场景的深入思考。