我刚在X/Twitter上看到:塔式电脑,配备2个AMD EPYC CPU和24个32GB DDR5 - RDIMM,无GPU,功耗400W。完整的硬件+软件设置用于本地运行Deepseek - R1。是实际模型,无蒸馏,采用Q8量化以保证全质量。总成本6000美元。https://x.com/carrigmat/status/1884244369907278106,备用链接(无需登录):https://threadreaderapp.com/thread/1884244369907278106.html
讨论总结
该讨论围绕价值6000美元用于运行Deepseek R1 670B Q8的塔式电脑展开。参与者从硬件配置、性能优化、运行速度、成本效益等多个角度进行分析和探讨,既有对电脑性能的质疑,也有针对如何提升性能的建议,还涉及到不同硬件在运行模型时的比较等内容。
主要观点
- 👍 运行此模型的设备上下文长度可能受限
- 支持理由:从硬件配置推测得到。
- 反对声音:无。
- 🔥 以之前Epyc的基准测试看,很难达到所宣称的每秒处理6 +标记数
- 正方观点:依据之前的测试数据。
- 反方观点:有人指出该模型是MoE且系统有更快的RAM所以有可能达到。
- 💡 电脑使用DDR5 - 5600而非DDR5 - 6400可改进
- 解释:性能方面DDR5 - 6400可能更优。
- 💡 使用AOCC 5.0替代Clang / GCC可能提升性能
- 解释:认为这样能提升运行模型的性能。
- 💡 不同硬件(如RTX 3090和Epyc CPU)在运行模型时的计算能力对比值得探讨
- 解释:不同硬件的性能差异会影响模型运行。
金句与有趣评论
- “😂 megadonkeyx:the context length would have to be fairly limited”
- 亮点:较早指出设备可能存在的局限性。
- “🤔 ResidentPositive4122:There’s 0 chance that gets 6+ T/s at useful lengths.”
- 亮点:依据基准测试对宣称速度表示强烈质疑。
- “👀 To think that this is using DDR5 - 5600 instead of DDR5 - 6400.”
- 亮点:发现硬件配置中的可改进点。
情感分析
总体情感倾向为中性偏质疑。主要分歧点在于对6000美元电脑的性能表现(如运行速度等)是否能够达到宣称的指标。可能的原因是大家对硬件性能、模型运行机制的理解和预期不同,同时不同人也有不同的使用场景需求和经验。
趋势与预测
- 新兴话题:硬件配置的进一步优化(如DDR5内存频率提升、不同CPU和GPU的组合使用等)以及不同量化版本对模型运行速度的影响。
- 潜在影响:可能会影响到相关硬件的市场选择和AI模型运行的成本效益考量,对AI爱好者和从业者在硬件采购和模型部署方面提供更多参考。
详细内容:
标题:关于$6000 电脑运行 DeepSeek R1 670B Q8 模型的热门讨论
近日,Reddit 上一则关于花费$6000 配置电脑以运行 DeepSeek R1 670B Q8 模型的帖子引发了广泛关注。该帖介绍了一台配备 2 个 AMD EPYC CPU 和 24 条 32GB DDR5-RDIMM 内存、无 GPU、功耗 400W 的塔式电脑,并声称其能以 6 - 8 个令牌/秒的速度运行该模型。帖子还提供了相关链接:https://x.com/carrigmat/status/1884244369907278106 以及替代链接:https://threadreaderapp.com/thread/1884244369907278106.html 此帖引发了众多网友对该配置的性能、成本效益以及与其他方案对比等方面的热烈讨论。
讨论焦点与观点分析:
- 有人认为在有用的长度下,该配置不太可能达到 6 个以上令牌/秒的速度。比如,有用户指出在 Epycs 上的测试表明,在 4k 上下文长度时速度下降到 2 令牌/秒,且随着平均消息长度增加,响应时间会大幅延长。
- 也有观点认为,由于该模型是 MoE 模型,只有部分参数被激活,这在一定程度上节省了计算和内存带宽。但同时有人担心随着令牌的变化,不断从 RAM 加载参数会降低速度。
- 一些用户对内存带宽和 CPU 性能进行了深入分析,指出 DDR5 带宽和现代 CPU 的更多核心在这种情况下确实非常重要。
- 有用户分享自己的经历,比如有人的 1080Ti 能在特定模型和上下文下达到 25 - 40 令牌/秒的速度,还有人表示在考虑购买性能更强的 5090 显卡。
- 关于是否需要 GPU 参与,观点不一。有人认为在这种情况下 GPU 作用不大,因为成本过高且可能受 PCIe 总线和系统内存限制;但也有人认为 GPU 在某些情况下能提高性能。
在这场讨论中,大家对于该配置的性能和实际应用存在诸多争议和不同看法。但也有一些共识,比如内存带宽对于令牌生成速度至关重要。而一些独特的观点,如对不同型号 CPU 和内存配置的详细分析,丰富了讨论的内容。
总之,关于这台$6000 电脑运行 DeepSeek R1 670B Q8 模型的讨论,充分展示了网友们在技术领域的深入思考和热烈交流。
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