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还需要别的什么吗？（附带链接）GPU：改装的RTX3080 20G，450美元；CPU：Epyc 7763 qs，550美元；RAM：美光DDR4 32G 3200 x10，300美元；主板：Krpa - U16，500美元；散热器：普通SP3散热器，30美元；电源：可疑的1250W挖矿电源长城1250W（在我的电脑里奇迹般地存活了20个月），30美元；SSD：100个海力士PE8110 3.84TB PCIE4.0 SSD，150美元；E - ATX机箱，80美元；风扇：随机风扇，10美元。450+550+300+500+30+30+150+80+10 = 2100美元。我现在有一个本地网络助手（也是二次元老婆形象）。

讨论总结

这个讨论是基于标题中提到的2100美元Troll Rig的硬件配置展开的。从硬件角度看，人们对各部件的价格、性能、来源等充满好奇与疑问，如GPU的购买渠道、Epyc 7763的价格差异与来源、30美元电源的安全性等。同时在技术方面，关于量化Q2在运行中的影响、预填充速度以及数据安全等也有较多讨论，整体氛围活跃且各抒己见。

主要观点

  1. 👍 Q2可能影响运行效果
    • 支持理由：如评论提到有神秘原理表明Q2量化可能存在问题。
    • 反对声音：无明确反对观点。
  2. 🔥 30美元的电源很可疑
    • 正方观点：从价格看过于便宜，可能不安全。
    • 反方观点：无明确反对观点，只有调侃性观点。
  3. 💡 不同量化方式效果因场景而异
    • 在不同应用场景下，不同量化方式表现不同，如不同模型对量化敏感度不同。
  4. 🤔 在高预算下不应过度节省电源费用
    • 30美元电源在2000多美元的整体配置中过于节省，可能带来隐患。
  5. 😎 特定GPU购买可考虑中国平台
    • 如淘宝、拼多多或闲鱼等平台可能有类似GPU售卖。

金句与有趣评论

  1. “😂 megadonkeyx：Doesn’t q2 lobotomise it?”
    • 亮点：简洁提问，引出关于Q2量化的讨论。
  2. “🤔 AnomalyNexus：Well that’s terrifying”
    • 亮点：表达对可疑电源的直观感受。
  3. “👀 Minato - Mirai - 21: Modded RTX3080 from mysterious eastern shop 👀”
    • 亮点：提出GPU来源的神秘性，增加话题性。
  4. “😏 1119745302：Random Chinese platform like Taobao Pinduoduo or Xianyu.”
    • 亮点：为GPU购买提供了可能的渠道。
  5. “🤦🏽‍♀️ Zyj：How? Do you think they have a secret antenna? 🤦🏽‍♀️”
    • 亮点：幽默地反驳对GPU发送数据的担忧。

情感分析

总体情感倾向为中性偏好奇。主要分歧点在于对硬件价格和性能的看法，例如有人认为30美元电源很可怕，有人则调侃。原因在于大家的知识背景、经验以及对硬件安全性和性价比的考量不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步讨论不同量化方式的优化以及更多硬件性价比的探讨。
  • 潜在影响：对硬件市场的消费者购买决策和技术优化方向可能产生一定影响。

详细内容：

标题：Reddit 上关于自制高性能计算设备的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于自制高性能计算设备的帖子引起了广泛关注。帖子中详细列出了设备的各个组件及价格，包括 Modded RTX3080 20G 、Epyc 7763 qs 等，总价约 2100 美元，还称已有本地网络助手（也作“老婆”）。此帖获得了众多评论和讨论，点赞数和评论数众多。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 首先是关于量化参数的争议。有人认为 Q2 量化存在问题，如“有人说：‘任何 Q2 量化都是有缺陷的，但 Q3 及更大的通常是可以的。’”；也有人表示在某些情况下 Q2 表现不错，“有人分享道：‘我有时发现从 Q5 到 Q6 的变化对我来说影响很大，但在某些应用中 Q4 及以下的也能正常工作。’” 其次是硬件组件的来源和质量。比如对于 Modded RTX3080 20G ，有人询问何处能买到类似的 GPU ，有人提到在淘宝、拼多多或闲鱼等平台可以找到；对于可疑的 30 美元电源，有人表示担忧其安全性。 再者是性能和使用体验。有人对 20 令牌/秒的预填充速度提出疑问，也有人分享自己的配置在运行模型时的情况。

例如，有用户表示：“作为一名硬件爱好者，我一直关注着这些自制设备的发展。我之前尝试过类似的配置，但由于电源的不稳定，导致了一些故障。这种情况在追求高性能的同时确实需要特别注意。”

在讨论中，存在一些共识。比如大家普遍认为对于关键组件的选择和质量需要谨慎。

特别有见地的观点如：“有人指出：‘MoE 模型对量化更敏感，它们比密集模型退化得更快，但这是 671b 参数。还是值得的。’这为我们理解不同模型在量化方面的特点提供了新的视角。”

总之，这次关于自制高性能计算设备的讨论展现了大家对硬件和技术的热情与深入思考。