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讨论总结

该讨论主要围绕RTX 3090 rig的Oculink 4x4x4x4“dry fit”项目展开。参与者们提出了诸多观点，包括对项目过早发布的看法、对硬件各方面（如速率、连接器、供电等）的讨论、机箱选择、测试的步骤与结果、技术使用上的疑问、设备连接的可能性以及消费合理性等内容，整体氛围积极且充满技术交流氛围。

主要观点

  1. 👍 认为现在发布项目为时过早
    • 支持理由：项目可能还处于早期阶段，尤其是使用速卖通适配器的情况下。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不同连接方式对带宽和速度有影响
    • 正方观点：如2x (8通道?) Oculink连接到转接卡时应提供2x带宽并加快模型加载速度。
    • 反方观点：无
  3. 💡 30000美元用于购买GPU需有合理使用场景
    • 解释：如果没有可靠的使用场景，花费30000美元购买GPU尤其是在多GPU机器上运行DeepSeek不太合理，因为当前推理解决方案在多GPU机器上性能差且技术发展快。
  4. 💡 在PCIE 4.0下低于x4会影响张量并行速度
    • 解释：低带宽会对张量并行速度产生削弱作用。
  5. 💡 机箱选择存在多种考虑因素
    • 解释：要考虑RTX 3090设备的风扇位置、机箱空间等因素，如创始人版风扇在下方不太好，可以考虑放在Dell PowerEdge r730顶部，空间不足时采用开放式框架。

金句与有趣评论

  1. “😂 I think it’s a bit early to post about the project, especially if you are using an Aliexpress adapter.”
    • 亮点：直接指出项目发布过早，尤其是使用特定适配器的情况下，表达了一种对项目进度的看法。
  2. “🤔 These external - facing oculinks are suddenly all over the place, they come in X1 X4 (one port) X8 (two port) and X16 (four port) flavors but these are physical breakouts without retimers, good for 60cm but past that you may have trouble especially at PCIe4.0 speeds.”
    • 亮点：详细介绍了外部Oculink的类型及其特点，包括端口类型、适用距离和速度等情况。
  3. “👀 For one, you’ll have poor performance no matter how you slice the model across those GPUs because current available inference solutions perform very badly with multi - GPU machines.”
    • 亮点：阐述了在多GPU机器上运行模型时性能差的原因，不管如何分配模型都会受影响。
  4. “😎 C’mon wasn’t going to throw a 3090 to start.”
    • 亮点：表达了对测试步骤的谨慎态度，不会一开始就使用RTX 3090进行测试。
  5. “🤓 I should have benchmarked with two PCIE 3.0 @ x16.”
    • 亮点：体现了对测试设置的反思，认为应该采用特定的PCIE 3.0设置进行基准测试。

情感分析

总体情感倾向为积极正面。主要分歧点较少，部分可能的分歧在于对项目发布时机的看法，但大多数人还是以积极的态度参与讨论，分享自己的观点和经验。可能的原因是这是一个技术话题，大家更多关注技术本身的交流和分享。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨在不同硬件条件下如何优化模型的运行效率，以及更多关于设备改造的可行性。
  • 潜在影响：对硬件设备的选择、使用和优化提供更多参考经验，有助于相关技术爱好者更好地进行设备配置和项目开展。

详细内容：

标题：关于 RTX 3090 的 Oculink 连接设置的热门讨论

在 Reddit 上，一篇有关“Oculink 4x4x4x4 用于 RTX 3090 设备”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，评论数众多。

帖子主要探讨了在 RTX 3090 设备上使用 Oculink 连接的相关问题。讨论方向包括不同类型的 Oculink 连接器、连接设置中的性能表现、供电方式以及适用的主板等。

文章将要探讨的核心问题是：如何在各种条件下优化 Oculink 连接以实现最佳的性能表现。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为现在发布这个项目的内容还为时尚早，如果使用的是来自速卖通的适配器，需要进一步观察。也有人表示很高兴看到这个帖子，自己正计划类似的构建，对于使用 2x 还是 1x 宽的 Oculink 连接器存在疑问。

有用户分享道：“服务器端的适配器在速卖通上有 1x、4x、4x4 和 4x4x4x4 等不同的类型，价格因卖家而异，我买的 4 端口的花了 16 美元。”

还有用户提到：“注意到美国电路通常是 15A，峰值功率约为 1800W。” 有人认为，如果在 GPU 上花费 30k，希望有合理的用途，并且质疑使用 x4 链接的做法。但也有人通过实际操作展示了一些成果和测试数据。

讨论中的共识是对于 Oculink 连接的性能和设置存在诸多需要探索和优化的地方。特别有见地的观点是关于不同类型连接器的性能差异以及如何根据实际情况选择合适的配置。

总之，这次关于 Oculink 连接的讨论丰富而深入，为相关爱好者和从业者提供了宝贵的经验和思考方向。