很遗憾我犯了这么愚蠢的疏忽,但想和你们分享,以防有人遇到同样的问题。我和我妻子都有联想游戏笔记本电脑:1. 锐龙5,16GB DDR5内存,3050ti 4GB;2. i5,16GB DDR5内存,4060 8GB。从逻辑上讲,如果一个模型完全能放入显存,机器2运行它会明显更快。但是,对于任何超过70亿参数且部分卸载到显存的模型(比如Qwen 2.5 140亿参数,26/49层卸载到GPU),在机器2上实际速度低于0.2T/s,并且需要2 - 3分钟才能输出第一个标记!而机器1运行同样的Qwen 2.5(140亿参数,9/49层卸载到GPU),速度约为2T/s还可以接受。我一直在更改nVidia/CUDA驱动程序、llama.cpp的设置 - 都没有用。直到我检查了Windows的“电源设置”,并将预设从“平衡”改为“高性能”。原来是机器的CPU/内存破坏了所有的乐趣。现在我使用140亿参数模型且26/49层卸载到GPU时能达到5 - 10T/s。
讨论总结
原帖讲述了笔记本电脑运行大语言模型(LLM)时,因Windows系统电源设置不同而产生性能差异的情况。评论围绕此展开,有的提醒注意Windows系统的其他方面,有的给出关于CPU推理、模型版本的建议,还有补充性能优化的方法、分享不同系统下模型的使用情况并提出笔记本过热风险等。
主要观点
- 👍 对Windows系统存在潜在风险提出警示
- 支持理由:原帖中Windows电源设置影响LLM性能,暗示系统可能存在其他影响使用的情况。
- 反对声音:无。
- 🔥 除了电源设置更改,还可覆盖GPU/CPU的TDP限制来提升性能
- 正方观点:这是对原帖提升性能方法的补充。
- 反方观点:无。
- 💡 曾建议CPU推理使用Q4_0_8_8模型但已过时
- 解释:随着情况变化,之前的建议不再适用。
- 💡 在Linux下使用Q4与vLLM效果好
- 解释:分享自己在Linux系统下的使用体验。
- 💡 笔记本电脑在某些操作下可能会过热
- 解释:针对原帖解决性能问题的操作提出可能存在过热风险。
金句与有趣评论
- “😂 Everlier: Also beware of Windows in general”
- 亮点:简洁地对原帖进行延伸,提醒注意Windows系统。
- “🤔 Nevermind, this got outdated”
- 亮点:直接表明之前的建议已过时,很干脆。
- “👀 Also overriding TDP limits in your GPU/CPU.”
- 亮点:补充原帖提升性能的方法。
- “😂 Master - Meal - 77: Beware of Windows”
- 亮点:再次提醒要小心Windows系统。
- “😉 Beware, you might cook your notebook.”
- 亮点:幽默地警告原帖操作可能使笔记本过热。
情感分析
总体情感倾向为中性。主要分歧点较少,大多数评论都是在原帖基础上补充或提醒相关内容。可能的原因是主题比较技术向,大家更多是分享知识和经验,没有太多引发争议的观点。
趋势与预测
- 新兴话题:无明显新兴话题,但随着技术发展,不同系统下大语言模型的性能优化可能会持续被讨论。
- 潜在影响:有助于更多人了解笔记本电脑运行大语言模型时的性能影响因素,从而更好地优化使用体验。
详细内容:
标题:笔记本电脑 LLM 性能:电源设置的关键影响
在 Reddit 上,一篇题为“Laptop LLM performance - beware of the power settings!”的帖子引起了广泛关注。该帖获得了众多点赞和评论。
原帖作者分享了自己和妻子使用联想游戏笔记本电脑的经历。他们分别拥有配置为“1. Rizen 5, 16GB DDR5 RAM, 3050ti 4GB”和“2. i5, 16GB DDR5 RAM, 4060 8GB”的电脑。逻辑上,模型完全在 VRAM 中时,机器 2 运行速度应该更快。但对于部分超出 VRAM 需卸载的情况,比如 Qwen 2.5 14B,26/49 层卸载到 GPU 时,机器 2 运行速度极慢,而机器 1 运行相同模型却相对可接受。作者尝试了更改 nVidia/CUDA 驱动、llama.cpp 设置等均无果,直到将 Windows 的“电源设置”从“平衡”改为“性能”,才使 14B 模型和 26/49 层到 GPU 的运行速度提升到 5 - 10 T/s。
帖子引发的讨论焦点众多。有人指出要警惕 Windows 系统本身;还有人提到如果是俄罗斯寡头尤其要注意;有人认为双系统是一种解决方案;有人分享了关于 CPU 推理使用特定模型以及相关检查指令的信息,并提供了相关链接进一步说明;也有人提到要注意笔记本电脑可能会过热。
有人表示:“在这一系列建议中,使用 CPU 进行推理的人应该尝试 Q4_0_8_8 模型,因为许多 CPU 支持 AVX2/AVX512,并且量化似乎经过了优化。”
有用户分享道:“我之前也遇到过类似问题,一直以为是硬件配置不够,没想到是电源设置的原因。”
然而,也有人提出不同看法,比如:“要小心,可能会把你的笔记本电脑搞坏。”有人回应道:“你有这方面的实际经历吗?我一直认为性能设置并非对 CPU 或 GPU 进行超频(至少在 Windows 系统中,至少没有超出硬件设计范围)。所以当温度升高时,我预计会有热节流来降低 CPU 速度。”
讨论中的共识在于大家都认为电源设置对笔记本电脑的性能有着重要影响。而一些独特的观点,如特定模型的使用建议和对过热风险的担忧,丰富了讨论内容。
总的来说,这次关于笔记本电脑 LLM 性能与电源设置的讨论,让大家对如何优化电脑性能有了更深入的思考。但同时,也提醒大家在追求性能提升时要注意潜在的风险。
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