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讨论总结

这个讨论围绕Prompt Processing（提示处理）、Inferense Speed（推理速度）和GPU layers（GPU层）展开。参与者分享了关于不同模型大小下部分卸载的作用、GPU对提示处理的帮助、对特定图表的疑问与解读、不同硬件对推理速度影响的数据收集等观点，整体氛围比较理性，大家在分享和交流中探讨相关概念和实际体验。

主要观点

  1. 👍 对于大的密集模型，部分卸载没意义
    • 支持理由：无（未提及）
    • 反对声音：无（未提及）
  2. 🔥 小模型部分卸载有可用性能
    • 正方观点：可以提升小模型性能
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 GPU有助于提示处理
    • 解释：即使在每秒处理标记方面无帮助，但在处理长文本时有帮助
  4. 💡 提示处理速度线性提升，但生成速度仍然很慢
    • 解释：在llama.cpp CUDA构建下测试得出此结论
  5. 💡 部分GPU卸载对处理长文本有帮助
    • 解释：可以提升处理长文本的效率

金句与有趣评论

  1. “😂 yeah, i don’t feel like it makes much sense to use partial offloading, at least for larger dense models.”
    • 亮点：直接表达对于大模型部分卸载的看法
  2. “🤔 Prompt processing speeds up in linear progression, even if generation itself is still slow.”
    • 亮点：简洁概括提示处理和生成速度的关系
  3. “👀 it still helps with processing long text, so other things being equal - it is better to use GPU than not use GPU.”
    • 亮点：说明GPU在处理长文本上的优势
  4. “😂 offloading to the cpu sucks…”
    • 亮点：直白表达CPU处理任务的不佳
  5. “🤔 I’ve been using koboldcpp recently and it defaults to 30/43 layers when I open it which was killing my inference speed, and setting it to 43/43 made inference wayyy faster.”
    • 亮点：通过自身使用实例说明GPU层数对推理速度的影响

情感分析

总体情感倾向比较积极客观。主要分歧点较少，主要集中在部分卸载对不同模型大小的作用理解上，可能是因为不同模型结构和应用场景的复杂性导致大家有不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同硬件下的简单测试数据收集，这可能会引发更多关于硬件如何具体影响推理速度的讨论。
  • 潜在影响：有助于在相关领域（如人工智能模型运行优化等）为开发者或使用者提供更多数据参考，优化模型在不同硬件上的运行策略。

详细内容：

标题：关于 GPU 层、提示处理与推理速度的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“[TEST] Prompt Processing VS Inferense Speed VS GPU layers”的帖子引起了广泛关注。截至目前，该帖子收获了众多点赞和大量的评论。

帖子主要围绕着在不同情况下 GPU 层对提示处理和推理速度的影响展开。引发的主要讨论方向包括部分卸载到 GPU 是否合理、不同硬件配置对推理速度的影响等。

文章将要探讨的核心问题是如何权衡 GPU 层的使用以达到最佳的提示处理和推理速度。

在讨论中，有人认为对于较大的密集模型，使用部分卸载意义不大，至少在推理速度方面，更倾向于减少一些上下文或使用稍小的量化，以提高响应能力。但也有人指出，即使对于部分卸载对推理速度帮助不大的情况，它在处理大量数据时仍能显著节省时间。

有用户分享道：“我最近一直在使用 koboldcpp，它默认是 30/43 层，这严重影响了我的推理速度，将其设置为 43/43 后推理速度快了很多。”

还有用户提供了一个相关的个人经历和案例分享链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ip7zaz/lets_do_a_structured_comparison_of_hardware_ts/ 。

讨论中的共识在于大家都认识到合理使用 GPU 对于提高处理速度的重要性。特别有见地的观点是，即使部分卸载对推理速度提升有限，但在提示处理方面仍有帮助。

总的来说，这次关于 GPU 层、提示处理和推理速度的讨论为相关领域的研究和实践提供了丰富的参考和思考。