原贴链接

该帖仅提供了一个链接：https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/12088，无实质内容可翻译

讨论总结

整个讨论围绕Intel Xeon在R1 671B quants上的性能展开。其中提到了在不同量化标准下（如Q4_K_M、Q8）的速度数据很令人印象深刻，同时也探讨了与性能相关的概念如提示处理（PP）和令牌生成（TG）速度的区别。此外还涉及到与Intel Xeon性能相关的AMX扩展的特性（新且昂贵）、构建相关事物的成本以及硬件构建规划中的一些问题（如不同硬件在特定设备上的性能差异和内存配置等），讨论热度有高有低，总体氛围偏向理性探讨。

主要观点

  1. 👍 Intel Xeon在仅使用CPU时Q4_K_M上45 t/s的速度令人印象深刻。
    • 支持理由：直接给出速度数据表明性能表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Q8下达到45 t/s更令人印象深刻并有相关数据支撑。
    • 正方观点：数据对比显示出Q8下此速度更优。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 存在关于模型是否为“生产友好”型的疑问。
    • 解释：只是提出了关于模型是否适合生产的疑问，未进行深入讨论。
  4. 💡 要区分PP（提示处理）和TG（令牌生成）速度，之前提到的是PP速度，TG速度为6.71t/s。
    • 解释：为了更准确地理解性能相关数据需要区分这两个概念。
  5. 💡 GPU的PP速度可以远超1000。
    • 解释：指出GPU在提示处理速度方面与其他情况的对比。

金句与有趣评论

  1. “😂 MR_-_501：Woww, 45 t/s on Q4_K_M on just CPU is extremely impressive”
    • 亮点：直观表达出对Intel Xeon在Q4_K_M上仅用CPU时速度的惊叹。
  2. “🤔 Terminator857：45 t/s on Q8 is even more impressive.”
    • 亮点：通过对比强调Q8下速度更令人印象深刻。
  3. “👀 fallingdowndizzyvr：PP is Prompt Processing. That’s how fast it processes your prompt, question. TG is Token Generation. That’s how fast it generates the answer.”
    • 亮点：清晰解释了PP和TG的概念。

情感分析

总体情感倾向为中性偏正面，主要是在探讨Intel Xeon的性能数据，大家对这些数据多表示惊叹或认可。分歧点较少，可能是因为大部分评论都是在补充或提问，还未形成强烈的对立观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同硬件（如3090和4090）在特定构建（DS - R1）中的性能差异可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些硬件性能差异等问题得到深入探讨，可能会对相关硬件构建和配置的决策产生影响。

详细内容：

《Intel Xeon 在 R1 671B 上的性能表现引发热议》

在 Reddit 上，一则关于“Intel Xeon performance on R1 671B quants”的讨论吸引了众多目光。该帖子位于https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/12088 ，引发了大量的讨论。

有人惊叹“仅在 CPU 上，Q4_K_M 达到 45 t/s 的表现极其出色”；也有人表示“Q8 达到 45 t/s 则更加令人印象深刻”。有人提出疑问“这是一个‘适合生产’的模型吗？”还有人解释说“PP 是提示处理，即处理您的提示、问题的速度。TG 是令牌生成，即生成答案的速度。大多数人引用的是 TG 而不是 PP。GPU 的 PP 可能超过 1000。”

讨论的焦点主要集中在性能表现以及成本方面。有人认为这些数字“高得惊人”，有人指出 AMX 扩展是相对较新且昂贵的 CPU。还有用户分享个人经历称，搭建这样一个单 CPU 配置可能需要约 13500 美元（约合 19500 加元）。

在这场讨论中，大家对于性能表现的看法各有不同。有人对如此出色的性能感到惊喜，也有人认为这在预期之中。而对于成本问题，不同的人也有不同的考量和评估。不过，大家在探讨中对于性能和成本的重视达成了一定的共识，这也反映出在相关领域中这两个因素的重要性。

总的来说，这次关于 Intel Xeon 在 R1 671B 上的性能表现的讨论，为相关领域的爱好者和从业者提供了丰富的信息和思考方向。