原贴链接

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讨论总结

原帖是关于构建低成本LLM优化Linux服务器的内容，评论者们对文章多持反对态度。在硬件配置方面，有评论者指出原文章的配置不合理，认为运行LLM推理时CPU不重要，Nvidia卡相比AMD卡更适合用于LLM运行，也有评论者提出用常规桌面组件构建LLM不明智，旧服务器部件在内存带宽、成本等方面更具优势。在构建依据上，有评论者认为不应仅基于一个图表构建服务器，还应考虑本地LLM使用的各个方面。还有评论者对文章质量不满，认为文章糟糕不希望他人遵循，也有从兼容性角度出发表达担忧的。

主要观点

  1. 👍 原文章可能存在误导，配置不合理
    • 支持理由：如在构建LLM - 优化Linux服务器方面存在与实际不符之处
    • 反对声音：无
  2. 🔥 用常规桌面组件构建1k美元的LLM不明智
    • 正方观点：桌面平台在内存带宽、成本等方面相比旧服务器部件有劣势
    • 反方观点：无
  3. 💡 构建服务器不应仅基于一个图表
    • 解释：应全面考虑使用本地LLM的各个方面，如上下文使用和微调等情况
  4. 💡 很多东西与Mac不兼容，应使用确定能工作的东西
    • 解释：从兼容性角度出发，认为选择已知可用方案更好
  5. 💡 VRAM所在的GPU处理提示的速度远快于CPU
    • 解释：从技术性能方面，如xflareon提到VRAM在处理提示速度上比CPU快1 - 2个数量级

金句与有趣评论

  1. “😂 The more I read that article, the more I have to wonder if there’s some other context I’m missing, because without it, this has to be the single most misinformed article I’ve ever read on running LLMs locally.”
    • 亮点：强烈表达原文章可能存在误导性
  2. “🤔 桌面平台，无论新旧，都非常不适合这项任务，并且成本比1 - 3代以前的服务器部件高出数倍。”
    • 亮点：指出桌面平台在构建LLM任务中的劣势
  3. “👀 基于那一个图表？你应该考虑使用本地LLMs的所有方面。”
    • 亮点：对构建服务器依据提出质疑
  4. “😉 If you’re willing to put up with the lackluster support and neutered performance, you can in fact use AMD cards.”
    • 亮点：对AMD卡用于LLM运行的情况进行说明
  5. “💪 CPU doesn’t matter at all, except for Llama.cpp, or if you plan to prompt process on CPU, at which point you’ve already committed to taking forever.”
    • 亮点：强调在多数情况下运行LLM时CPU不重要

情感分析

总体情感倾向为负面，主要分歧点在于原文章构建低成本LLM优化Linux服务器的观点和方案。可能的原因是评论者们从不同的技术角度，如硬件配置、技术性能、成本等方面发现原文章存在不合理之处。

趋势与预测

  • 新兴话题：如VRAM与大容量DDR5内存的关系可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：可能会促使更多关于构建低成本LLM优化服务器正确方案的讨论，也可能影响相关技术爱好者在硬件选择上的决策。

详细内容：

《关于在预算内构建 LLM 优化的 Linux 服务器的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Building an LLM-Optimized Linux Server on a Budget”的帖子引发了热烈讨论。该帖子链接为：https://linuxblog.io/build-llm-linux-server-on-budget/ ，获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕构建预算内的 LLM 优化 Linux 服务器的相关问题展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这篇文章存在诸多问题，比如选用了 AMD 卡、在 CPU 上花费过多、系统内存冗余等。也有人指出，对于推理而言，重要的规格只有总内存、内存带宽和提示处理速度，CPU 作用不大，除非特定情况。还有人表示，若要运行张量并行，需要多张具有特定速度的 PCIe 卡，且 Nvidia 卡通常更快。 有人提到在能以相同价格获取旧的 EPYC 主板时，选择消费级主板令人费解。部分人表示大多数人不了解 EPYC 架构及适合 LLM 推理的过时 CPU 和主板。 也有观点认为，NVIDIA 在 LLMs 领域领先是因为 CUDA 软件生态系统，但 AMD 并非缺乏有能力的硬件，ROCm 已成熟并支持多种框架，虽然目前不是所有项目都为 AMD 提供优化构建，但情况在改变。 有人分享自己的经历，比如近期在 eBay 上购买 3090 显卡以及相关配件构建系统的情况。 有趣的观点包括对 VRAM 重要性的探讨，有人解释说输出的每秒令牌数与内存带宽呈线性关系，VRAM 比普通内存快很多，且 GPU 的提示处理速度比 CPU 快很多。

总之，这场讨论呈现出观点的多样性和复杂性，关于 AMD 和 Nvidia 卡的选择、服务器构建的成本和性能等问题存在诸多争议和不同见解。