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由于AMD尚不具备的AMX支持？它还拥有12通道DDR5 - 6400。与GPU一起使用时，采用ktransformer，搭配2个6454S和4090D GPU，可实现255t/s的提示处理速度和11t/s的处理速度。我推测搭配6952P或更高版本以及5080 GPU时会更快。唯一的缺点是最便宜的CPU也要11.4k。

讨论总结

整个讨论围绕着Intel Granite Rapids - AP是否为Deepseek R1最快CPU这一主题展开。从多个方面进行了分析，包括价格方面指出其CPU价格昂贵，在未计算其他部件时总成本很高；性能方面探讨了不同CPU、GPU的组合在不同场景下的速度表现、内存通道对速度的影响、不同技术（如AMX、AVX512）在不同情况下的优劣；还提及了配置方面的问题，如达到一定处理能力下其他配置的价格探讨，软件完善度上存在软件未完善、有API端点错误等情况。整体氛围偏向技术探讨，比较理性。

主要观点

  1. 👍 Intel Granite Rapids - AP的CPU价格高
    • 支持理由：最便宜的CPU要11.4k，未计算其他部件成本就很高
    • 反对声音：无
  2. 🔥 理论上Intel CPU可能是Deepseek R1最快的CPU，但实际有更快的AMD配置
    • 正方观点：理论上有性能优势
    • 反方观点：双插槽AMD Epyc在特定设置下是实际报道中最快的
  3. 💡 AMD Threadripper支持AVX512，AMX为英特尔独有技术
    • 支持理由：技术特性不同
    • 反对声音：无
  4. 💡 特殊量化模型下AMX才有优势，在某些情况下CPU - only推理中AMX - bf16标志相比传统的GGUF优势不大
    • 支持理由：不同量化模型下的测试结果
    • 反对声音：无
  5. 💡 Intel Xeon双插槽6980P因缺乏NUMA优化性能受损
    • 支持理由：经过基准测试得出结果
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 And that before MoBo, RAM, PSUs, power and the necessary GPU for MLA. Very high TCO for 11 t/s”
    • 亮点：形象地指出在未计算其他部件时，仅11t/s的性能对应的总成本很高
  2. “🤔 我同意，一种专门为加速像AI中使用的矩阵乘法运算而设计的新技术，而旧的AVX是用于向量运算的。”
    • 亮点：清晰解释了AMX和AVX技术在运算上的区别
  3. “👀 在理论上它可能是，但在实践中，使用ktransformers且USE_NUMA = 1的双插槽AMD Epyc仍然是我所听到的最快的。”
    • 亮点：强调了理论与实践的差异

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于Intel Granite Rapids - AP是否为Deepseek R1最快CPU。产生分歧的原因是不同的硬件配置（如AMD与Intel）在不同场景（如不同量化模型、有无NUMA优化等）下各有优劣，同时软件的不完善也影响了对其性能的判断。

趋势与预测

  • 新兴话题：自制混合量化的进一步探讨及其在不同硬件上的优化。
  • 潜在影响：对相关AI硬件设备的选择和搭配产生影响，可能促使厂商在优化硬件性能（如NUMA优化）和降低成本方面做出改进。

详细内容：

标题：Intel Granite Rapids-AP 是否是 Deepseek R1 的最快 CPU？

在 Reddit 上，一则关于“Intel Granite Rapids-AP 是否是 Deepseek R1 最快 CPU”的讨论引起了众多关注。该帖子指出，Intel Granite Rapids-AP 因具备 AMX 支持（AMD 尚不具备）及 12 通道 DDR5-6400 等特性，搭配 GPU 能实现出色的处理速度。同时提供了相关链接https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/DeepseekR1_V3_tutorial.html。但也提到其最便宜的 CPU 也要 11.4k 美元。此帖引发了广泛讨论，点赞数和评论数众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为，虽然 Intel Granite Rapids-AP 性能强大，但考虑到整体成本，如主板、内存、电源和 GPU 等，总成本非常高。比如，有人指出总成本约 20k 美元。但也有人反驳说，目前没有其他配置能以更低价格达到 22t/s 推理和 365t/s 提示处理速度。

有人提到 AMD Threadripper 支持 AVX512，能支持 8 内存通道，而 AMX 是英特尔特有的技术。有人认为 AMX 对于 CPU 推理非常关键，也有人认为在特殊量化模型或混合 GPU/CPU 情况下需要定制量化。

还有人探讨了单纯使用 CPU 进行推理是否是行业趋势，还是 GPU 始终是更好的选择。有人表示，一般来说，对于这种单用户工作负载，配备一个 24GB VRAM 的 GPU 与 CPU 结合是最佳选择。

有人分享了个人经历，如 VoidAlchemy 表示自己的“日常驱动”是 TRPro 24x 核心和 256GB 内存，处理效果不错。

特别有见地的观点包括：VoidAlchemy 指出理论上可能是最快的，但实践中双插槽 AMD Epyc 在特定设置下仍是最快的，并且缺乏 NUMA 优化会破坏性能，还需要自行制作混合量化等。

讨论中的共识在于大家都在探讨如何在不同配置和技术中找到最优的性能和成本平衡。

然而，也存在一些争议点，比如关于 AMD 和英特尔技术的比较，以及单纯依靠 CPU 还是结合 GPU 的选择等。

总的来说，这次关于 Intel Granite Rapids-AP 是否是 Deepseek R1 最快 CPU 的讨论，展示了大家对于高性能计算硬件的深入思考和热烈交流。