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讨论总结

这是一个关于原帖作者优化DeepSeek V2/V3 llama.cpp实现（PR #11446）的讨论。主要涉及到优化的PR尚未合并，使用优化实现需重新转换模型及其相关问题，如与旧版的兼容性、对量化的影响等。同时也有对原帖作者工作的肯定，以及关于DDR5的通道数和内存带宽、Epyc性能相关的探讨，整体氛围比较积极，以技术讨论为主。

主要观点

  1. 👍 优化实现的PR未合并且需重新转换模型才能使用
    • 支持理由：评论者fairydreaming提到相关情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 新转换与旧版llama.cpp不兼容，对旧模型文件添加支持会降低性能
    • 正方观点：fairydreaming表示不会兼容且会降低性能。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 现有量化在该PR下无法工作，虽可添加支持但性能会降低
    • 解释：fairydreaming提及相关内容。
  4. 💡 可以在加载模型时进行转换，但目前llama.cpp代码中无其他模型这么做
    • 解释：由fairydreaming在回答中提出。
  5. 💡 肯定原帖作者的优化工作
    • 支持理由：多个评论者表达了肯定，如SuperChewbacca等。

金句与有趣评论

  1. “😂 I checked and they won’t work. I had to split one of the tensors to avoid doing some unnecessary operations during inference.”
    • 亮点：详细阐述了相关工作中的操作情况。
  2. “🤔 Existing quantizations won’t work with my PR. It’s possible to add support for them, but they will have reduced performance.”
    • 亮点：明确指出量化工作与PR的关系和性能影响。
  3. “👀 Nice work. I’m guessing DDR5, how many channels and what’s the estimated memory bandwidth?”
    • 亮点：开启了关于DDR5的讨论。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，主要集中在一些技术细节上，如DDR5的内存带宽的理论值与测试值不同。可能的原因是大家都是在技术层面进行探讨，目的是为了更好地理解原帖作者的优化工作以及相关的技术知识。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Epyc性能的进一步探讨，如不同配置下的性能表现。
  • 潜在影响：可能会影响到相关技术人员对DeepSeek V2/V3 llama.cpp的使用和优化方向，也可能会促进对Epyc系统在类似工作中的应用研究。

详细内容：

标题：关于优化 DeepSeek V2/V3 llama.cpp 实现的热门讨论

上周末，有人在 Reddit 上分享了对 DeepSeek V2/V3 llama.cpp 实现的优化成果，该帖子引起了众多关注，获得了大量的点赞和评论。原帖提到了 PR #11446 的相关内容，并引发了关于模型转换、兼容性、性能提升、硬件支持等方面的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

  • 模型转换问题：有人指出需要重新转换模型以使用优化后的实现，且现有量化方式可能无法兼容。
    • 比如，有用户表示：“注意到需要重新转换模型来使用这个实现。”
  • 性能与兼容性：优化后的实现对于不同的硬件和上下文大小有着不同的表现，并且在兼容性方面存在一些挑战。
    • 例如：“从我的测试来看，对于短上下文大小，优化后的实现比原始的慢，而对于长上下文大小则更快。”
  • 硬件支持：包括对 CUDA、CPU、ARM64 等硬件的影响。
    • 有人问道：“这会影响 CUDA 实现还是纯粹的 CPU？ARM64 也涵盖在内吗？”

在讨论中，各方观点激烈碰撞。有人对这种改变带来的速度提升表示赞赏，同时也有人担心其对现有量化方式的不兼容会造成影响。关于是否能够在加载模型时实时进行格式转换，以及如何更好地处理 imatrix.dat 的更新等问题，也引发了广泛的思考和讨论。

特别有见地的观点如：“工作窃取应限制在同一 CCX 内运行的线程。”

总之，这场关于 DeepSeek V2/V3 llama.cpp 实现优化的讨论，充分展现了技术爱好者们对性能提升和技术改进的热情与深入思考。但目前仍有许多问题有待进一步探讨和解决。